Новости Публикации Научные открытия Консультации Файлы ОбъявленияМКБ-10 Реклама Контакты Вход Мобильная версия

Сибирские ученые научили машину прогнозировать рецидив туберкулеза

Специалисты Томского госуниверситета совместно с коллегами из СибГМУ, Томского областного туберкулезного диспансера и новосибирского НИИ туберкулеза создали компьютерную модель, которая может выявлять группы риска относительно повторного заболевания туберкулезом. Как рассказали в пресс-службе ТГУ, программа выявляет вероятность рецидива с точностью до 95 процентов. Чтобы достичь цели, которую поставили в ВОЗ - к 2030 году побороть эпидемию туберкулеза, - методы ранней диагностики просто необходимы.

- Ситуация с ростом заболеваемости туберкулезом, который сейчас отмечается во всем мире, осложняется не только увеличением количества первичных больных, но и тем, что становится больше пациентов с лекарственно-устойчивыми формами. В таких случаях терапия не дает нужного эффекта, у человека формируется рецидив заболевания, что приводит к заражению других людей. Лечение таких пациентов требует больших финансовых затрат и времени, - отмечает заместитель проректора ТГУ по научной работе Юрий Кистенев.

По словам специалиста, чтобы снизить количества такх случаев, необходимо оценивать риск рецидива еще в самом начале лечения стандартными лекарственными препаратами. Применение программы, разработанной сибирскими учеными, поможет медикам выявлять возможную степень повторения туберкулеза у пациента и корректировать курс лечения с тем, чтобы избежать рецидива.

Для того, чтобы "научить" компьютер выявлять возможные риски, медики предоставили авторам модели данные по клиническим показателям 850 заболевших. Благодаря методам машинного обучения, специалистам получилось настроить модель так, чтобы она эффективно оценивала три десятка параметров, которые были выбраны из 120 характеристик больных, как наиболее показательные.

Так программа научилась выявлять больных с формами туберкулеза, устойчивыми к препаратам. После этого компьютерная модель благополучно прошла подтверждение эффективности на данных, не входивших в программу обучения. Это доказало высокую точность действия модели.

Поделиться:

Это интересно:

Количество просмотров: 124
Нашли ошибку? Выделите текст с ошибкой и нажмите Ctrl+Enter, чтобы сообщить нам о ней.
Система Orphus
Иллюстрация:
Сибирские ученые научили машину прогнозировать рецидив туберкулеза