Logo
Cover

Два недавних исследования специалистов компании описывают методы применения технологии машинного обучения для решения медицинских задач. В первом модель, разработанная для развивающихся стран, определила закономерности, приводящие к смерти новорожденных в странах Африки. Во втором алгоритм научился предсказывать сахарный диабет с точностью 84%.

Исследователи из IBM при финансовой поддержке Фонда Билла и Мелинды Гейтс публиковали две отдельных работы на базе одного алгоритма машинного обучения, рассказывает Venture Beat. В первой они анализируют демографические базы данных африканских стран, выделяя в них корреляции между сроком, прошедшим между беременностями, размером социальных связей матери и результатами родов.

Ученые пришли к выводу, что в большинстве стран — Нигерии, Танзании, Кении, Эфиопии и пр. — смерть новорожденных остается высокой и связана с количеством родов у женщины за последние пять лет. При этом матери, живущие в небольших семьях, имеют повышенный риск потерять ребенка по сравнению с крупными. Также отмечена корреляция между полом и возрастом главы семейства, размером семьи и смертностью новорожденных.

Во второй статье авторы пытаются предсказать наступление диабета 1-го типа за 3 — 12 месяцев до времени, когда он обычно диагностируется, чтобы затем спрогнозировать его развитие. Одна из моделей научилась точно предсказывать заболевание в 84% случаев.

Они опираются на исследование, доказывающее, что клиническому диабету 1-го типа обычно предшествует аутоиммунное заболевание островковых клеток, при котором тело постоянно вырабатывает антитела. Исследователи разработали алгоритм, который группирует пациентов по типу антител, возрасту их развития и другим особенностям. Затем они применили модель к 1507 больным из США, Швеции и Финляндии и она показала очень высокий результат точности предсказания.

Ученые из США и Греции определили группу липидов, которые предшествуют развитию диабета первого типа у мышей и детей с высоким риском болезни в возрасте до 15 лет. Открытие имеет важное значение для ранней диагностики болезни, начиная с детского возраста, а также для разработки новых вариантов лечения.