Останнє дослідження, проведене Токійським медичним і стоматологічним університетом (TMDU), демонструє потенціал моделей машинного навчання у передбаченні тривалого порушення зору у пацієнтів з високою міопією. Висока міопія, стан, що характеризується сильним короткозорістю, може мати значний вплив на людей, часто призводячи до патологічної міопії і збільшеного ризику сліпоти.
Дослідники зібрали дані з когортного дослідження за участю 967 японських пацієнтів з високою міопією і використали 34 показники, що зазвичай виявляються під час офтальмологічних обстежень, для розробки моделей машинного навчання. Ці моделі змогли точно передбачати гостроту зору через 3 та 5 років, надаючи цінні висновки для клінічної оцінки та моніторингу.
Одним з ключових висновків дослідження стало виявлення здатності моделі на основі логістичної регресії передбачати порушення зору через 5 років. Ця модель показала найкращі результати серед різних моделей машинного навчання, таких як випадкові ліси і машини опорних векторів. Крім того, дослідники розробили номограму для візуалізації класифікаційної моделі, що полегшує розуміння пацієнтами та сприяє клінічному прийняттю рішень.
Наслідки цього дослідження мають велике значення у контексті розв’язання світового виклику втрати зору. Порушення зору може мати серйозні фінансові та фізичні наслідки для людей, а також впливати на глобальну продуктивність. Шляхом точного передбачення тривалої гостроти зору у пацієнтів з високою міопією моделі машинного навчання можуть сприяти ранній інтервенції та стратегіям лікування.
Хоча це дослідження акцентувалось на конкретній групі японських пацієнтів, для підтвердження ефективності цих моделей буде необхідно провести подальшу оцінку на більшій та різноманітнішій популяції. Тим не менш, це дослідження підкреслює перспективну роль машинного навчання у вирішенні зростаючої громадського виклику втрати зору та поліпшенні життя людей, які постраждали від високої міопії.
The source of the article is from the blog regiozottegem.be