Искусственный интеллект научили выслеживать опасные кишечные бактерии

Колония Clostridium difficile под электронным микроскопом
Колония Clostridium difficile под электронным микроскопом

Исследователи из Массачусетского госпиталя, Мичиганского университета и Массачусетского технологического института разработали модель машинного обучения, которая умеет предсказывать риск заражения агрессивной кишечной бактерией Clostridium difficile.

Внутрибольничное заражение Clostridium difficile — серьезная проблема. Ежегодно от этой кишечной инфекции погибает 30.000 американцев. Поэтому сотрудники больниц стремятся научиться вовремя выявлять и лечить заболевших, чтобы не допустить эпидемии.

Чтобы научиться предсказывать заражение, авторы новой модели машинного обучения применили анализ больших данных. Исследователи изучили деперсонализированные электронные медицинские карты 257.000 пациентов, поступавших на госпитализацию в различные больницы.

Это позволило выявить факторы риска по заражению бактериями, и создать модели заражения людей в каждой больнице. Эти модели позволяют выявлять зараженных пациентов за 5 дней до того, как у них соберут лабораторные анализы.

В результате люди из группы риска первыми получают внимание врачей, им вовремя назначают обследования и лечение, а также изолируют от других пациентов. Такой подход объективно помогает уменьшить риск распространения внутрибольничной инфекции.

Сообщение подготовлено на основе материала Medical Press от 26.03.2018 г.

  • 21
Оставить комментарий
Читайте также