Машинное обучение может устранить ненужные методы лечения детей с артритом
Канадские учёные смогли составить алгоритмы болезни и разделить на группы.
Алгоритм был в состоянии классифицировать пациентов на семь отдельных групп в соответствии с характером опухших или болезненных суставов в организме. Кроме того, он также точно предсказал, у каких детей быстрее наступит ремиссия, а у каких — более тяжелая форма заболевания.
В качестве первого шага, исследователи поставили подтип детей, у которых развился артрит, но они еще не получали лекарств. Они проанализировали клинические данные от 640 детей, собранные в период с 2005 по 2010 годы.
Данные выявили семь основных моделей совместной деятельности: суставы в области малого таза, пальцы, запястья, пальцы ног, колени, лодыжки и нечеткий рисунок стопы.
«Мы должны были использовать машинное обучение, чтобы в первую очередь обнаружить эти семь паттернов болезни», — говорит Куэйд Моррис, чья команда модифицировала метод, известный как многослойная неотрицательная матричная факторизация.
Хотя уникальные паттерны поражения суставов распознаются у постели больного, современная классификация пациентов с артритом у детей учитывает только общее количество пораженных суставов.
Однако не все дети попадают под классификацию, но это может устранить ненужные методы лечения детей с артритом. И ко всему этому, команда легко может определить у кого будет ремиссия, а кому предстоя рецидив, что позволит подготовиться к правильному лечению и терапии.