Modelo de IA identifica mulheres com declínio cognitivo subjetivo durante a menopausa

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Revisado clinicamente por Carmen Pope, BPharm. Última atualização em 22 de janeiro de 2025.

Por Lori Solomon HealthDay Reporter

QUARTA-FEIRA, 22 de janeiro de 2025 – Modelos de aprendizado de máquina podem ser capazes de identificar mulheres com declínio cognitivo subjetivo grave (DF) durante a transição da menopausa, de acordo com um estudo publicado on-line em 14 de janeiro na revista Menopause.

Xiangyu Zhao, da Universidade de Shandong em Jinan, China, e colegas desenvolveram e validaram um modelo de aprendizado de máquina para identificar indivíduos com doença falciforme grave durante a transição da menopausa. A análise incluiu dados de 1.264 enfermeiros.

Os pesquisadores descobriram que o algoritmo Bortua (um algoritmo de seleção de recursos) identificou 13 fatores associados significativos. A máquina de vetores de suporte exibiu o melhor desempenho geral dos sete modelos, alcançando uma área sob a curva característica de operação do receptor de 0,846, precisão de 0,789, sensibilidade de 0,753, especificidade de 0,802 e pontuação F1 de 0,658. Os sintomas da menopausa e o estágio da menopausa foram as duas variáveis ​​mais fortemente associadas à DF.

"Este estudo destaca como o uso do aprendizado de máquina pode ser empregado para identificar mulheres que sofrem de DF grave durante a transição da menopausa e potencial associação fatores", disse Stephanie Faubion, MD, diretora médica da The Menopause Society, em um comunicado. "A identificação precoce de pessoas de alto risco pode permitir intervenções direcionadas para proteger a saúde cognitiva. Estudos futuros envolvendo medidas objetivas de cognição e acompanhamento longitudinal são cruciais para compreender melhor essas associações."

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Fonte: HealthDay

Postou : 2025-01-23 06:00

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