Новини

Перший випуск журналу International Journal of Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms у наступному році містить опис підходу до оцінки серцевого ризику на основі штучного інтелекту. Лікарі зможуть використовувати таку систему, щоб визначити персональні ризики для  пацієнтів, на основі чого можна рекомендувати зміни способу життя або планувати медикаментозне лікування. Добре відомо, що багато факторів, такі як депресія, рівень освіти, куріння, харчування та ожиріння, відіграють певну роль у розвитку серцево-судинних захворювань. Однак епідеміологи, які вивчають ризики у популяціях, ще не знають, як перейти від загальних досліджень до оцінки індивідуального ризику. Хара Костакіс (Hara Kostakis, TEI Piraeus Research Centre, Methonis, Greece) та її колеги вивчили структуру факторів серцево-судинного ризику у великій популяції, 1000 пацієнтів, під час дослідження CARDIO 2000. Вивчені дані включали індекс маси тіла, сімейний анамнез, рівень фізичної активності, тиск, холестерин та наявність діабету. Замість звичайних статистичних методів вчені використали OLAP – інтерактивний аналітичний підхід з галузі штучного інтелекту, який був запроваджений на початку 1990-х років для фінансового та маркетингового аналізу. Цей підхід дозволяє виявити приховані фактори ризику та зв’язки. Для цього лікар має просто ввести персональні дані пацієнта у комп’ютерну модель. 

Джерело: Hara Kostakis, Basilis Boutsinas, Demosthenes B. Panagiotakos, Leo D. Kounis. A computational algorithm for the risk assessment of developing acute coronary syndromes, using online analytical process methodology. DOI: 10.1504/IJKESDP.2009.021986. Int. J. Knowledge Engineering and Soft Data Paradigms, Vol. 1, No. 1, 2009, p.85- 99 (http://www.inderscience.com/storage/f812791231011456.pdf).