Yapay zeka, devasa hasta veri setiyle tedavi sonuçlarını doğru bir şekilde tahmin ediyor

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.

Ohio State Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, kalp hastalığı olan bireylerde inmeyi önlemek için en etkili tedavi seçeneklerini tahmin etmek üzere geniş bir hasta bilgisi veri kümesi kullanan CURE adlı bir yapay zeka modeli geliştirdi. Modeli kapsamlı genel veriler üzerinde ön eğitime tabi tutarak ve ardından belirli sağlık durumu ve tedavi bilgileriyle ince ayar yaparak, yapay zeka mevcut yedi modelden daha iyi performans gösterdi ve dört randomize klinik çalışmanın tedavi önerileriyle eşleşti. Modelin etkinliği, bilgi grafiklerinin dahil edilmesi ve hasta kayıtlarındaki boşlukların doldurulmasıyla artırıldı. Araştırmacılar, bu yapay zeka modelinin çeşitli hastalıklar için etkili ilaçların belirlenmesini hızlandırabileceğine ve potansiyel olarak randomize klinik deneyler yürütme sürecini kolaylaştırabileceğine inanıyor. Nihai hedef, kişiselleştirilmiş hasta bakımını desteklemek ve potansiyel olarak zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmektir. Modelin geniş ön eğitimi ve bilgi grafiklerinin entegrasyonu, performansını önemli ölçüde artırdı ve araştırmacılar, klinisyenlerin bu yapay zekayı elektronik sağlık kaydı verilerine dayalı bir karar destek aracı olarak kullanabilecekleri bir gelecek öngörüyorlar. Çalışma Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından finanse edildi ve IBM Research ve Anytime AI ile işbirliği yapıldı.

Makalenin tamamı

Related Posts

Bir yanıt yazın