KI-Modell identifiziert Frauen mit subjektivem kognitiven Rückgang in den Wechseljahren

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Medizinisch überprüft von Carmen Pope, BPharm. Zuletzt aktualisiert am 22. Januar 2025.

Von Lori Solomon HealthDay Reporter

MITTWOCH, 22. Januar 2025 – Laut einer am 14. Januar in Menopause online veröffentlichten Studie können Modelle des maschinellen Lernens möglicherweise Frauen mit schwerem subjektivem kognitiven Rückgang (SCD) während des Übergangs in die Menopause identifizieren.

Xiangyu Zhao von der Shandong-Universität in Jinan, China, und Kollegen entwickelten und validierten ein maschinelles Lernmodell zur Identifizierung von Personen, die während des Übergangs in die Wechseljahre an schwerer SCD leiden. Die Analyse umfasste Daten von 1.264 Pflegekräften.

Die Forscher fanden heraus, dass der Bortua-Algorithmus (ein Merkmalsauswahlalgorithmus) 13 signifikante assoziierte Faktoren identifizierte. Die Support-Vektor-Maschine zeigte von den sieben Modellen die beste Gesamtleistung und erreichte eine Fläche unter der Betriebskennlinie des Empfängers von 0,846, eine Genauigkeit von 0,789, eine Empfindlichkeit von 0,753, eine Spezifität von 0,802 und einen F1-Score von 0,658. Wechseljahrsbeschwerden und das Stadium der Menopause waren die beiden Variablen, die am stärksten mit SCD in Verbindung gebracht wurden.

„Diese Studie zeigt, wie der Einsatz von maschinellem Lernen eingesetzt werden kann, um Frauen zu identifizieren, die während des Übergangs in die Menopause an schwerer SCD leiden, und mögliche damit verbundene Symptome.“ Faktoren“, sagte Dr. Stephanie Faubion, medizinische Direktorin der Menopause Society, in einer Erklärung. „Die frühzeitige Identifizierung von Hochrisikopersonen kann gezielte Interventionen zum Schutz der kognitiven Gesundheit ermöglichen. Zukünftige Studien mit objektiven Messungen der Kognition und Längsschnitt-Follow-up sind für ein besseres Verständnis dieser Zusammenhänge von entscheidender Bedeutung.“

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Quelle: HealthDay

Gesendet : 2025-01-23 06:00

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