Исследователи из университетов Карнеги-Меллона, Международного университета Флориды и Университета Санта-Клары разработали новую модель для диагностики инсульта, которая использует в своей работе принципы машинного обучения. Ее главное отличие от существующих аналогов в том, что она работает без необходимости в диагностической визуализации состояния внутренних органов человека. А потому может применяться даже там, где есть лишь минимальный набор оборудования.
Диагностика инсульта крайне сложна из-за специфики заболевания — например, в 25 % случаев характерных внешних симптомов просто нет. Смертность от неверно определенного инсульта в 30 раз выше смертности от неустановленного вовремя сердечного приступа. Симптомы инсульта легко спутать с десятками других заболеваний и отклонений, поэтому необходимость в автоматической диагностике весьма велика.
Новая модель прошла обучение на 143 тыс. медицинских картах пациентов больниц Флориды, в выборку вошли люди всех рас и возрастов. Тестирование показало, что она может выявить инсульт или определить, что он случался в прошлом, с точностью 84 %. У прочих моделей этот показатель не превышает 30 %. Однако авторы разработки настаивают, что их модель пока не пригодна для автономного применения, ее следует использовать вместе с другими методами.