Ежегодно во всем мире от преэклампсии умирают 50 тыс. женщин и полмиллиона младенцев, а еще пять миллионов рождаются преждевременно. Вместе с тем, медицинская диагностика этого опасного осложнения все еще затруднена. Но похоже, ученые из Ирландии нашли способ повысить эффективность раннего выявления с помощью технологий искусственного интеллекта.
Преэклампсия — так называется опасное осложнение при беременности, которое характеризуется повышенным артериальным давлением. Несмотря на то, что ее называют одной из самых актуальных проблем современного акушерства, действенных методов своевременного выявления этой аномалии до сих пор не существовало. За последние двести лет диагностика в данном направлении почти не продвинулась вперед. Но совсем недавно группа ученых из Университетского колледжа Дублина (University College Dublin, UCD) предложила новый метод исследований AI PREMie на базе технологий искусственного интеллекта, который должен изменить ситуацию к лучшему.
Новый подход представляет собой комбинацию запатентованной методики исследования биомаркеров и алгоритма оценки риска на основе машинного обучения. Как показали предварительные результаты, AI_PREMie не только позволяет точно диагностировать преэклампсию, но и способен на основе имеющихся данных предсказать исход заболевания для пациентки.
От зарождения идеи до начала этапа практической проверки гипотезы прошло шесть лет, а средства на исследования были получены благодаря победе проекта в конкурсе Научного фонда Ирландии (Science Foundation Ireland, SFI) в 2020 г.
В ходе работы ученые использовали возможности аналитической платформы SAS Viya, а кроме того, в состав команды, работающей над проектом, вошел Джон Карран (John Curran) — руководитель отдела технологий SAS Ireland, ирландского подразделения компании SAS Institute.
«Именно благодаря SAS Viya, мы смогли так быстро перенести модель машинного обучения из лаборатории в практическую плоскость. У нас есть бесплатный доступ к мощному программному обеспечению, которое позволяет нам приносить заранее подготовленные данные и создавать на их основе алгоритм. Мы можем быстро создать различные модели машинного обучения, взять лучшую из них и воплотить ее в жизнь», — сообщает Патрисия Магуайр (Patricia Maguire), профессор UCD и руководитель проекта.
В качестве признания своей важности и ценности, проект UCD недавно получил награду Invention of the Year Award 2021 («Изобретение года»). Но исследования продолжаются. Несмотря на то, что метод показал эффективность и очевидную прогностическую силу в лабораторных условиях, еще предстоит опробовать его в среде ирландских больниц, а затем, если все пройдет удачно, внедрить в мировую акушерскую практику.
На данный момент этап тестирования биомаркеров завершается в лаборатории UCD, на следующем этапе планируется разработка комплексного набора AI_PREMie, который врачи могли бы использовать самостоятельно, в условиях профильных медицинских учреждений. Профессор Магуайр и ее команда нацелены на глобальное развитие своего проекта и хотели бы охватить им больницы даже в самых отдаленных регионах, поэтому AI_PREMie, помимо прочего, подразумевает использование облачных технологий и специального мобильного приложения.
SAS Viya: аналитические модели можно сразу запускать в «продакшн» без написания дополнительного кода
Данные — это золотая руда, однако, чтобы добыть из нее полезные знания, необходимы комплексные инструменты, которые включают в себя элементы машинного обучения, обработки естественного языка, компьютерного зрения, интернета вещей. Платформа SAS Viya позволяет решить эту задачу за счет «композитного» искусственного интеллекта, in-memory вычислений и возможности запускать аналитические модели в производство без написания дополнительного программного кода.
Какие преимущества дает технология потоковой аналитики для решения задач по обеспечению безопасности
Пользовательские устройства ежесекундно генерируют триллионы событий, данные о которых оседают в хранилищах. Накапливать такого рода информацию бессмысленно и дорого. Компании ищут способы монетизации сведений, собранных, например, о клиентах. Крупные игроки, инвестирующие в дата-центры и персонал, научились анализировать колоссальные объемы информации, делать выводы и даже составлять прогнозы. Анализ больших объемов данных в режиме реального времени позволяет мгновенно реагировать на происходящее, как того требует ситуация.
Александр Миронов, SAS: Индивидуальные предложения не придумать заранее: их формируют алгоритмы прямо при общении с клиентом
Эффективность маркетинговых кампаний может колебаться в широком диапазоне. Многие клиенты воспринимают звонки и сообщения с предложениями услуг как спам. Изменить ситуацию мог бы индивидуальный подход, когда клиенту предлагают именно то, что ему в данный момент необходимо. Как это сделать, в интервью CNews рассказал Александр Миронов, руководитель практики по клиентской аналитике и CRM, SAS Россия и СНГ.
