Американские ученые разработали алгоритм, позволяющий предсказать, чем заболеет пациент в будущем. Для разработки статистической модели Тайлер МакКормик из Вашингтонского университета с коллегами изучили данные нескольких тысяч пациентов в возрасте от 40 лет, участвовавших в клинических испытаниях различных препаратов.
В каждой рассмотренной истории болезни присутствовали данные обо всех заболеваниях пациента и препаратах, которые он принимал, а также его демографические данные, такие как пол и расовая принадлежность, сообщает MedPortal.ru.
На основе одной из основных теорем теории вероятности – теоремы Байеса – ученые разработали алгоритм, который назвали HARM (Hierarchical Association Rule Model). HARM "смотрит", чем ранее болел пациент, а также сравнивает его данные с историями болезни, в которых содержатся аналогичные симптомы. После этого алгоритм предсказывает, чем заболеет пациент в будущем.
Отличия HARM от подобных ей статистических систем в том, что она может предсказать заболевания при весьма скудной информации о пациенте. Также алгоритм способен просчитать примерное время возникновения предсказанного заболевания.
В базе данных HARM собрано 1,8 тыс. заболеваний, большинство из которых – 1,4 тыс. – статистически реже обнаруживаются у пациентов. "Алгоритм также может на основе симптомов, возникших у одного пациента, предсказать последовательность развития симптомов у другого больного. Например, если у пациента уже есть диспепсия (нарушение пищеварения) и боли в эпигастральной области, следующим симптомом может быть изжога," — отметил МакКормик.
