Технологии

МГУ создал инструмент для прогнозирования течения болезни пациентов
freepik/freepik.com

Автор:

МГУ создал инструмент для прогнозирования течения болезни пациентов

Специалисты факультета вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова разработали библиотеку данных, которая поможет прогнозировать риски смерти пациентов при различных условиях, а также оценивать вероятность поломок медицинского оборудования. Об этом сообщила пресс-служба вуза, передает ТАСС.

Библиотека, получившая название Survivors (в переводе с английского — «Выжившие»), основана на языке Python и предназначена для анализа событий во времени. Этот инструмент позволяет прогнозировать вероятность наступления определенных событий, учитывая сложные взаимосвязи в данных, и способен работать даже с пропущенными значениями.

В пресс-службе МГУ сообщили, что благодаря своей универсальности библиотека Survivors может применяться в различных сферах. В медицине ее можно использовать для прогнозирования рисков во времени и оценки продолжительности жизни пациентов на основе понятных эксперту правил. В CRM-системах ее можно применять для расчета вероятности ухода клиентов, а в промышленности — для прогнозирования износа оборудования и мониторинга технического состояния систем.

В МГУ уточнили, что традиционные методы анализа выживаемости пациентов имеют ряд ограничений, таких как строгие требования к предположениям о распределении событий во времени и необходимость сложной предварительной обработки данных. Новое решение, которое может быть внедрено в существующие аналитические системы, использует методы машинного обучения, позволяющие преодолеть эти барьеры.

Алгоритмы в библиотеке адаптированы для обработки больших объемов данных, что обеспечивает высокую вычислительную эффективность за счет параллельных вычислений и оптимизированных методов разбиения данных. Авторы протестировали решение на девяти открытых медицинских наборах данных, а также на промышленных датасетах. Результаты показали, что библиотека обеспечивает более стабильные и точные предсказания по сравнению с классическими моделями, требуя при этом минимальной настройки со стороны пользователя.

Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал, что диета с низким содержанием жиров может предотвратить рак поджелудочной.