նախընտրելի դարձնել
Մասաչուսեթսի տեխնոլոգիական ինստիտուտի (MIT) գիտնականները նկարագրել են G-Net նեյրոցանցը, որը կանխատեսում է պացիենտի հիվանդության ընթացքը բուժման տարբեր միջոցների դեպքում: Այդ մասին հաղորդվում է կազմակերպության կայքում, գրում է «Լենտա.Ռուն»
Բուժման նոր տեխնոլոգիան ստեղծվել է IBM-ի մասնագետների հետ միասին: Նեյրոցանցի հիմքում ընկած է պատճառահետեւանքային եզրահանգման մեթոդը, որը գնահատում է դինամիկ ազդեցությունը խառը փոփոխականների դեպքում, որոնք կարող են ազդել ինչպես բուժման, այնպես էլ դրա արդյունքների վրա: Գիտնականները պարզաբանել են, որ G-Net-ն օգտագործում է ռեկուրենտ նեյրոնային ցանցեր (RNN), ինչը թույլ է տալիս նրանց ավելի լավ մոդելավորել բարդ եւ ոչ գծային դինամիկայով ժամանակային հաջորդականությունը:
Գնահատելով G-Net-ի՝ կանխատեսելու եւ սովորեցնելու ունակությունը՝ թիմը ստեղծել է տվյալների երկու խումբ, որոնք հիմնված են կեղծ փաստերի վրա: Դրանցից յուրաքանչյուրը պարունակել է պացիենտների բուժման ընթացքի գրեթե 1000 անհայտ հետագիծ: Որոշ փուլերում բժիշկները փոխել են բուժման միջոցը՝ ստիպելով նեյրոցանցին կառուցել շուրջ հարյուր նոր կանխատեսման հետագծեր:
«Մեր վերջնանպատակն է ստեղծել մեքենայացված ուսուցման մեթոդ, որը թույլ կտար բժիշկներին ուսումնասիրել բուժման տարբեր սցենարներն ու տարբերակները»,-նշել է MIT-ի գիտաշխատող Լի-վեյ Լեմանը: Մասնագետները նշել են, որ չնայած G-Net-ը լավ է աշխատում մոդելավորված տվյալներով՝ անհրաժեշտ է զգալիորեն բարելավել ալգորիթմը նախքան իրական պացիենտների շրջանում դրա կիրառելը:
