
Для разработки статистической модели исследователи изучили данные нескольких тысяч пациентов в возрасте от 40 лет, участвовавших в клинических испытаниях различных препаратов. В каждой истории болезни присутствовали данные обо всех заболеваниях пациента и препаратах, которые он принимал, а также его демографические данные, такие как пол и расовая принадлежность.
Алгоритм под названием HARM (Hierarchical Association Rule Model) работает на основе одной из основных теорем теории вероятности — теоремы Байеса. Программа «смотрит», чем ранее болел пациент, и сравнивает его данные с историями болезни, в которых содержатся аналогичные симптомы. После этого алгоритм предсказывает, чем заболеет пациент в будущем.
Отличия HARM от подобных ей статистических систем заклюсается в том, что она может предсказать заболевания при весьма скудной информации о пациенте. Кроме того, алгоритм способен просчитать примерное время возникновения предсказанного заболевания.
В базе данных HARM собрано 1800 заболеваний, 1400 из которых статистически реже обнаруживаются у пациентов. «Алгоритм также может на основе симптомов, возникших у одного пациента, предсказать последовательность развития симптомов у другого больного. Например, если у пациента уже есть диспепсия (нарушение пищеварения) и боли в эпигастральной области, следующим симптомом может быть изжога», — цитирует слова МакКормика Lenta.Ru.
13.12 02:36
20
Лучшие космические снимки 2012 года
26.11 17:18
17
Редкие звери в объективе камер-ловушек
13.11 17:54
22
Собачий дизайн
09.10 04:39
44
Мила Кунис — «Мисс Сексуальность»
08.10 23:59
42
Кадры из фильма «Хоббит: Нежданное путешествие»
08.10 18:22
25
Тропические сады-теплицы в Сингапуре