По их словам, программное обеспечение может помочь врачам не отправлять домой пациентов из группы риска слишком рано, а также помочь больницам планировать потребности в кислороде.
Исследователи заявили, что в общей сложности они разработали три «модели» машинного обучения, которые немного отличаются друг от друга. Одна пытается предсказать ухудшение состояния пациента на основе одного рентгеновского снимка грудной клетки, другая делает то же самое с последовательностью рентгеновских снимков, а третья использует один рентгеновский снимок, чтобы предсказать, сколько дополнительного кислорода может потребоваться пациенту.
«Наша модель, использующая последовательные рентгеновские снимки грудной клетки, может прогнозировать до четырех дней (96 часов) вперед, если пациенту могут потребоваться более интенсивные методы лечения, что обычно превосходит прогнозы экспертов», - заявили авторы исследования.
Переведено редакцией электронной газеты «Век»
