ИИ сократит число госпитализаций во время пандемии, показало исследование

Ранее медицинские учреждения часто использовали принцип «первый пришел — первый обслужен» или историю болезни пациента для назначения лечения. Однако такие методы не всегда учитывают сложные взаимодействия при приеме лекарств и могут упускать тех, кто мог бы получить наибольшую пользу от лечения.

Ученые из Университета Колорадо, разработали систему распределения на основе машинного обучения, которая использует данные о том, как отдельные пациенты получают разную пользу от лечения, что может предоставить врачам, системам здравоохранения и чиновникам более точную информацию в режиме реального времени, чем традиционные модели оценки распределения.

Метод Policy Learning Trees (PLTs) был протестирован на распределении нейтрализующих антител при COVID-19 и показал значительное улучшение по сравнению с традиционными системами.