Con un enorme conjunto de datos de pacientes, la IA predice con exactitud los resultados de los tratamientos

Create an image in a 3:2 aspect ratio that captures a positive and light ambiance, which brings to life the concept of artificial intelligence revolutionizing healthcare. Depict the AI model, named CURE, as if it's a warm, friendly character that is giving careful analyses of a large dataset composed of patient information. This dataset is symbolized as glowing points of data or charts on a futuristic, digital interface. Ensuring that the AI character is shown predicting the best treatment options for theoretical patients, with a clear focus of being helpful in preventing strokes in individuals with heart diseases. Include the vision of a future where clinicians are utilizing this tool on electronic health records. Finally, signify a collaboration between a prominent University symbol (not Ohio State due to copyright), National Institutes of Health represented as a health symbol, IBM Research represented through a technology symbol, and Anytime AI through a clock symbol.

Investigadores de la Universidad Estatal de Ohio han desarrollado un modelo de inteligencia artificial llamado CURE, que utiliza un amplio conjunto de datos de información sobre pacientes para predecir las opciones de tratamiento más eficaces para prevenir el ictus en personas con cardiopatías. Al entrenar previamente el modelo con una gran cantidad de datos generales y ajustarlo después con información específica sobre el estado de salud y el tratamiento, la IA superó a siete modelos existentes y coincidió con las recomendaciones de tratamiento de cuatro ensayos clínicos aleatorizados. La eficacia del modelo se vio reforzada por la incorporación de gráficos de conocimiento y el relleno de lagunas en los historiales de los pacientes. Los investigadores creen que este modelo de IA podría acelerar la identificación de fármacos eficaces para diversas enfermedades, agilizando potencialmente el proceso de realización de ensayos clínicos aleatorizados. El objetivo final es apoyar la atención personalizada al paciente y ahorrar tiempo y recursos. El amplio preentrenamiento del modelo y la integración de gráficos de conocimiento mejoraron significativamente su rendimiento, y los investigadores prevén un futuro en el que los médicos puedan utilizar esta IA como herramienta de apoyo a la toma de decisiones basada en datos de historiales médicos electrónicos. El estudio fue financiado por los Institutos Nacionales de Salud y contó con la colaboración de IBM Research y Anytime AI.

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