Шольц: "Мирный план" Путина не обсуждался на саммите
Прорыв в прогнозировании исходов операций на позвоночнике

Прорыв в прогнозировании исходов операций на позвоночнике

Исследователи из Вашингтонского университета в Сент-Луисе разработали новый метод машинного обучения, который значительно улучшает прогнозирование исходов операций на позвоночнике. Этот революционный подход, основанный на данных фитнес-трекеров, позволяет более точно оценивать, как пациенты будут восстанавливаться после хирургических вмешательств.

Команда под руководством профессора Ченянга Лу и доктора Джейкоба Гринберга использовала данные с фитнес-трекеров Fitbit для создания модели, которая учитывает физическую активность и эмоциональное состояние пациентов. Такой подход позволяет врачам не только предсказать исход операции, но и адаптировать планы лечения под каждого пациента.

Читайте нас в Telegram: только самые актуальные и проверенные новости

Новый метод отличается от традиционных подходов, которые основываются на статических опросах. Используя данные о физической активности в реальном времени и эмоциональном состоянии пациентов, модель позволяет учитывать множество факторов, влияющих на восстановление. Это особенно важно для операций на поясничном отделе позвоночника, где исходы могут сильно различаться в зависимости от физического и психического состояния пациента.

С помощью нового подхода врачи смогут заранее определить потенциальные риски и разработать индивидуальные планы лечения. Это поможет улучшить результаты операций и сократить время восстановления. По словам Зики Сю, докторанта и одного из авторов исследования, раннее вмешательство и установление правильных ожиданий могут значительно улучшить исходы лечения.

Команда продолжает работать над улучшением своих моделей, чтобы предсказывать результаты с еще большей точностью. Исследователи надеются, что их работа поможет разработать новые стратегии лечения и улучшить качество жизни пациентов после операций на позвоночнике.

Исследование, финансируемое различными научными фондами, открывает новые возможности для персонализированной медицины. Новый метод машинного обучения позволяет врачам лучше понимать потребности пациентов и разрабатывать более эффективные планы лечения, что в конечном итоге приводит к улучшению результатов и снижению рисков.
 

ПОДЕЛИТЬСЯ
ВСЕ ПО ТЕМЕ
КОММЕНТАРИИ

НОВОСТИ ПАРТНЕРОВ
ЗНАКОМСТВА
МЫ НА FACEBOOK