Model AI identyfikuje kobiety z subiektywnym pogorszeniem funkcji poznawczych w okresie menopauzy

Śledź Drugslib na

Przegląd medyczny przeprowadzony przez Carmen Pope, BPharm. Ostatnia aktualizacja: 22 stycznia 2025 r.

Autor: Lori Solomon Reporter HealthDay

ŚRODA, 22 stycznia 2025 r. — Jak wynika z badania opublikowanego w Internecie 14 stycznia w czasopiśmie Menopauza, modele uczenia maszynowego mogą być w stanie zidentyfikować kobiety z poważnym subiektywnym pogorszeniem funkcji poznawczych (SCD) w okresie przejściowym w okresie menopauzy.

Xiangyu Zhao z Uniwersytetu Shandong w Jinan w Chinach wraz ze współpracownikami opracowali i zweryfikowali model uczenia maszynowego umożliwiający identyfikację osób doświadczających ciężkiego SCD w okresie menopauzy. Do analizy włączono dane od 1264 pielęgniarek.

Naukowcy odkryli, że algorytm Bortua (algorytm wyboru cech) zidentyfikował 13 istotnych powiązanych czynników. Maszyna wektorów nośnych wykazała najlepszą ogólną wydajność spośród siedmiu modeli, osiągając obszar pod krzywą charakterystyczną działania odbiornika wynoszącą 0,846, dokładność 0,789, czułość 0,753, swoistość 0,802 i wynik F1 0,658. Objawy menopauzy i etap menopauzy to dwie zmienne najsilniej powiązane z SCD.

„To badanie podkreśla, w jaki sposób można wykorzystać uczenie maszynowe do identyfikacji kobiet doświadczających ciężkiego SCD w okresie przejściowym i potencjalnego ryzyka z tym związanego czynników” – stwierdziła w oświadczeniu dr Stephanie Faubion, dyrektor medyczna The Menopause Society. „Wczesna identyfikacja osób wysokiego ryzyka może pozwolić na ukierunkowane interwencje mające na celu ochronę zdrowia poznawczego. Przyszłe badania obejmujące obiektywne pomiary funkcji poznawczych i obserwację podłużną mają kluczowe znaczenie dla lepszego zrozumienia tych powiązań”.

Streszczenie/pełny tekst (może być wymagana subskrypcja lub płatność)

Zastrzeżenie: Dane statystyczne zawarte w artykułach medycznych przedstawiają ogólne trendy i nie dotyczą jednostek. Indywidualne czynniki mogą się znacznie różnić. Zawsze zasięgaj spersonalizowanej porady lekarskiej w przypadku podejmowania indywidualnych decyzji dotyczących opieki zdrowotnej.

Źródło: Dzień Zdrowia

Wysłano : 2025-01-23 06:00

Czytaj więcej

Zastrzeżenie

Dołożono wszelkich starań, aby informacje dostarczane przez Drugslib.com były dokładne i aktualne -data i kompletność, ale nie udziela się na to żadnej gwarancji. Informacje o lekach zawarte w niniejszym dokumencie mogą mieć charakter wrażliwy na czas. Informacje na stronie Drugslib.com zostały zebrane do użytku przez pracowników służby zdrowia i konsumentów w Stanach Zjednoczonych, dlatego też Drugslib.com nie gwarantuje, że użycie poza Stanami Zjednoczonymi jest właściwe, chyba że wyraźnie wskazano inaczej. Informacje o lekach na Drugslib.com nie promują leków, nie diagnozują pacjentów ani nie zalecają terapii. Informacje o lekach na Drugslib.com to źródło informacji zaprojektowane, aby pomóc licencjonowanym pracownikom służby zdrowia w opiece nad pacjentami i/lub służyć konsumentom traktującym tę usługę jako uzupełnienie, a nie substytut wiedzy specjalistycznej, umiejętności, wiedzy i oceny personelu medycznego praktycy.

Brak ostrzeżenia dotyczącego danego leku lub kombinacji leków w żadnym wypadku nie powinien być interpretowany jako wskazanie, że lek lub kombinacja leków jest bezpieczna, skuteczna lub odpowiednia dla danego pacjenta. Drugslib.com nie ponosi żadnej odpowiedzialności za jakikolwiek aspekt opieki zdrowotnej zarządzanej przy pomocy informacji udostępnianych przez Drugslib.com. Informacje zawarte w niniejszym dokumencie nie obejmują wszystkich możliwych zastosowań, wskazówek, środków ostrożności, ostrzeżeń, interakcji leków, reakcji alergicznych lub skutków ubocznych. Jeśli masz pytania dotyczące przyjmowanych leków, skontaktuj się ze swoim lekarzem, pielęgniarką lub farmaceutą.

Popularne słowa kluczowe