9 грудня, 2021
Комп’ютерна модель на базі штучного інтелекту прогнозує прогресування захворювання під час старіння
Використовуючи штучний інтелект, команда дослідників Університету штату Нью-Йорк у Баффало (США) розробила нову систему, яка моделює прогресування хронічних захворювань у міру старіння пацієнтів.
«Існує незадоволена потреба у масштабованих підходах, які можуть забезпечити рекомендації щодо фармацевтичної допомоги протягом усього життя за наявності старіння та хронічних супутніх захворювань, – каже провідний автор дослідження, професор фармацевтичних наук, доктор Муралі Раманатан. – Цю прогалину у знаннях потенційно може бути подолано інноваційним моделюванням прогресування захворювання».
Комп’ютерна модель оцінює метаболічні та серцево-судинні біомаркери для розрахунку стану здоров’я та ризику захворювання протягом усього життя пацієнта. Вчені дослідили сім метаболічних біомаркерів: індекс маси тіла, співвідношення талії та стегон, загальний холестерин, холестерин ліпопротеїдів високої щільності, тригліцериди, глюкозу та глікований гемоглобін. Серцево-судинні біомаркери, що досліджуються, включають систолічний та діастолічний артеріальний тиск, частоту пульсу та гомоцистеїн.
Під час аналізу зміни метаболічних і серцево-судинних біомаркерів модель «дізнається», як старіння впливає на ці вимірювання. Завдяки машинному навчанню система використовує пам’ять попередніх рівнів біомаркерів для прогнозування майбутніх вимірювань, які в кінцевому підсумку показують, як метаболічні та серцево-судинні захворювання прогресують із часом.
Це моделювання здатне полегшити оцінку тривалої хронічної медикаментозної терапії та допомогти клініцистам контролювати реакцію на лікування при таких станах, як цукровий діабет, високий рівень холестерину, високий артеріальний тиск тощо.
Джерело: https://www.sciencedaily.com/releases/2021/12/211207152628.htm