Группа исследователей из университетов Карнеги-Меллона, Международного университета Флориды и Университета Санта-Клары разработала новую модель для диагностики инсульта, которая использует принципы машинного обучения. В отличие от других существующих моделей, данная модель не требует диагностической визуализации состояния внутренних органов человека, что позволяет использовать ее даже в условиях с минимальным набором оборудования.
Диагностика инсульта является сложной задачей, так как у 25% пациентов не наблюдается характерных внешних симптомов. Неверно определенный инсульт может привести к смерти в 30 раз чаще, чем неустановленный вовремя сердечный приступ. Поэтому автоматическая диагностика является важной задачей.
Новая модель была обучена на 143 тыс. медицинских картах пациентов больниц Флориды, которые включали людей всех возрастов и рас. Результаты тестирования показали, что модель может определить наличие инсульта или даже то, что инсульт произошел в прошлом, с точностью 84%. Этот показатель в несколько раз выше, чем у других моделей, которые не превышают 30%. Тем не менее, авторы подчеркивают, что модель пока не готова к автономному применению и ее следует использовать в сочетании с другими методами.