Искусственный интеллект выберет эффективный метод лечения от рака и коронавируса

Анализ выживаемости (Survival Analysis) — статистический метод, позволяющий оценить продолжительность жизни при определенных условиях. Проведение такого анализа можно использовать при лечении онкологии и COVID-19. 

Ученые с ВМК МГУ предложили новый алгоритм на основе деревьев решений с использованием взвешенных Log-rank критериев (Weighted Log-rank Criteria). Подход основывается на методе рекурсивного разбиения — классификации, которая создает дерево решений и стремится разделить членов совокупности (например, данные пациентов с онкологией или COVID-19) на подгруппы с максимально различными функциями выживаемости между группами.

Традиционные методы анализа выживаемости основываются на регрессионных моделях и содержат ряд недостатков. Например, в них возникают сложности в работе с пропущенными данными и категориальными признаками. Такие модели обычно трудно интерпретировать. «В плане оценок качества», — говорит доцент кафедры интеллектуальных и информационных технологий МГУ Михаил Петровский, — «предложенный подход показывал результаты, сопоставимые с традиционными методами, но не обладая их недостатками». 

Подобные модели могут помочь врачам выбрать наиболее эффективный метод лечения от коронавируса и рака.

Источники: 

1. SciTePress — Publication Details
2. Ученые МГУ предложили ИИ-модели для подбора лечения при COVID-19 и раке