MedicalXpress: ИИ не справился с диагностикой сердечной недостаточности

Новое исследование, проведенное учеными из Университета Джона Хопкинса, показало, что системы искусственного интеллекта могут недооценивать распространенность сердечной недостаточности с сохраненной фракцией выброса (СНсФВ).

СНсФВ — это состояние, при котором сердце не может эффективно наполняться кровью. Это наиболее распространенная форма сердечной недостаточности.

«ИноСМИ»: Магний в сыром фундуке снижает риск развития рака

Исследователи обнаружили, что модели искусственного интеллекта, подготовленные на основе данных электронных медицинских карт, не всегда точно определяют диагноз СНсФВ. Это связано с тем, что многие врачи не указывают этот диагноз в медицинских картах, даже если у пациента есть соответствующие симптомы.

Ученые проанализировали данные более 13 тысяч пациентов и обнаружили, что у 63% пациентов модели искусственного интеллекта пропустили диагноз СНсФВ, несмотря на то, что он был фактически подтвержден. Это означает, что использование таких моделей может привести к недооценке фактического распространения болезни.

Исследование подчеркивает необходимость улучшения диагностики СНсФВ в клинической практике и тщательного документирования этого состояния в медицинских картах. Это повышает точность моделей искусственного интеллекта и улучшает лечение пациентов с сердечной недостаточностью, передает издание MedicalXpress.

Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал о том, что малина положительно влияет на работу мозга, предотвращает возрастное ухудшение памяти и стимулирует рост новых нервных клеток.