Прорив у прогнозуванні результатів операцій на хребті
Дослідники з Вашингтонського університету в Сент-Луїсі розробили новий метод машинного навчання, який значно покращує прогнозування результатів операцій на хребті. Цей революційний підхід, заснований на даних фітнес-трекерів, дає змогу точніше оцінювати, як пацієнти відновлюватимуться після хірургічних втручань.
Команда під керівництвом професора Ченянга Лу і доктора Джейкоба Грінберга використовувала дані з фітнес-трекерів Fitbit для створення моделі, яка враховує фізичну активність і емоційний стан пацієнтів. Такий підхід дає змогу лікарям не тільки передбачити результат операції, а й адаптувати плани лікування під кожного пацієнта.
Читайте нас у Telegram: тільки найактуальніші та перевірені новини
Новий метод відрізняється від традиційних підходів, які ґрунтуються на статичних опитуваннях. Використовуючи дані про фізичну активність у реальному часі та емоційний стан пацієнтів, модель дає змогу враховувати безліч чинників, що впливають на відновлення. Це особливо важливо для операцій на поперековому відділі хребта, де результати можуть сильно відрізнятися залежно від фізичного і психічного стану пацієнта.
За допомогою нового підходу лікарі зможуть заздалегідь визначити потенційні ризики і розробити індивідуальні плани лікування. Це допоможе поліпшити результати операцій і скоротити час відновлення. За словами Зікі Сю, докторанта і одного з авторів дослідження, раннє втручання і встановлення правильних очікувань можуть значно поліпшити результати лікування.
Команда продовжує працювати над поліпшенням своїх моделей, щоб передбачати результати з ще більшою точністю. Дослідники сподіваються, що їхня робота допоможе розробити нові стратегії лікування і поліпшити якість життя пацієнтів після операцій на хребті.
Дослідження, що фінансується різними науковими фондами, відкриває нові можливості для персоналізованої медицини. Новий метод машинного навчання дає змогу лікарям краще розуміти потреби пацієнтів і розробляти ефективніші плани лікування, що зрештою призводить до поліпшення результатів і зниження ризиків.