Вид изкуствен интелект, наречен „Machine learning” може прецизно да предвиди риска от настъпване на сърдечен арест, използвайки информация за времето и климатичните условия. Сърдечният арест е състояние, при което сърцето спира спонтанно.

 

Сърдечният арест е нерядко срещан и се характеризира с много ниска преживяемост. Оказва се, че рискът значително се повлиява от климатичните условия.


 

Този вид изкуствен интелект се основава на компютърни алгоритми, с помощта на които система анализира конкретни данни и обособява най-вероятните сценарии и модели на дадени ситуации.

 

Информацията от подобна система може да се използва като система за ранно предупреждение на застрашените лица, както и за подготовка на спешните медицински центрове и екипи, споделят откривателите.

 

Въпреки, че информацията за климата е изключително детайлна и комплексна, изкуственият интелект може да ограничи определени части от цялата информация и да изготви асоциации, които не се откриват при обикновени статистически проучвания.

 

За да проверят възможностите на системата, учени тестват капацитета и да предскаже броя на извънболничните случаи на сърдечен арест, използвайки информацията за климата – температура, влажност, дъждове, бури, снеговалежи, скорост на вятъра, облаци и т.н., както и времето – година, сезон, ден от седмица, час и т.н.

 

От над 1 200 000 случая между 2005 и 2013 г., системата е приложена за 525 374 случая с помощта на един или и двата показателя.

 

Резултатите са сравнени с тези на случаите на сърдечен арест между 2014 и 2015 г. (135 678), за да се провери точността в бройките на дневните случаи през други години.

 

Освен това е проверена и локалната точност на системата с помощта на данни за град Кобе, Япония от периода 2016-2018 г.

 

Резултатите са изключително точно, както по време на тренировката на системата, така и при тестовете след това.

 

Според тях, най-рисковите дни са неделя, понеделник и празниците. През зимата, студените дни или резките спадове в температурите в един или между няколко дни също увеличават риска.

 

Учените смятат, че системата може да се приложи и за други заболявания, за да се изготвят планове за техния по-добър контрол и превенция, да се подготвят медицинските специалисти и да се предупредят застрашените лица.

 

Източник:

https://www.sciencedaily.com/releases/2021/05/210517194656.htm