التعلم الآلي يتنبأ بشكل أفضل بمخاطر حدوث النزيف بعد عمليات جراحة الشرايين التاجية

أفاد باحثون في جامعة Yale أن التعلم الآلي يمكن أن يتنبأ بشكل أفضل بمخاطر النزيف للمرضى الذين يخضعون للتدخل الجراحي بعمليات الشرايين التاجية مقارنة بالطرق التقليدية. تم نشر هذه الدراسة في JAMA Network Open.

حلل فريق البحث بيانات من الهيئة الوطنية لأمراض القلب والأوعية الدموية التابعة للكلية الأمريكية لأمراض القلب من 2009 إلى 2015 باستخدام التعلم الآلي, وهو فرع من الذكاء الإصطناعي قادر على أداء المهام من خلال استنتاج أنماط في البيانات. تتضمن قاعدة البيانات أكثر من 3 ملايين عملية تم إجراؤها في المستشفيات في جميع أنحاء الولايات المتحدة. وجد الفريق أن تحليلات التعلم الآلي قد حسنت التنبؤ بخطر النزيف بعد التدخل الجراحي, والتي يمكن أن تساعد بشكل أفضل على اتخاذ قرارات من قبل الأطباء.

وقال الدكتور Harlan Krumholz, أخصائي أمراض القلب ومدير مركز مستشفى Yale New Haven للبحوث وتقييم النتائج: “لقد اكتشفنا أن التعلم الآلي قد يمكّننا من تحسين قدرتنا على التنبؤ بالمخاطر بشكل أفضل من مناهجنا التقليدية. الأهم من ذلك, يتمثل المفتاح في كيفية معالجة المعلومات المتعلقة بالمرضى حتى قبل بدء التحليل. في المستقبل, ستمكننا هذه التقنيات من تخصيص التقديرات إلى حد أكبر بكثير.”

ضم الفريق أطباء وعلماء بيانات. هذه الدراسة هي من أولى الدراسات التي استخدمت التعلم الآلي لتحليل سجلات ضخمة من معهد صحة القلب والأوعية الدموية وهذا المشروع هو أحد المنتجات الأولى لهذا التعاون.

تمت ترجمة المقال الأصلي والموجود بالرابط أدناه

https://techxplore.com/news/2019-07-machine-coronary-procedures.html