Ei au creat un algoritm de învățare a utilajelor de detectare UTI utilizând o tehnică non-negativă de matrificare (NMF) pentru a analiza datele transmise de dispozitivele de monitorizare.
Modelul NMF a fost apoi comparat cu o altă soluție de detectare UTI care folosește un clasificator de mașini vectoriale de suport binar (SVM). Datele au fost colectate de la 53 de participanți. Rezultatele au arătat ca modelul NMF a depășit modelul SVM și a redus numarul alertelor fals pozitive, potrivit studiului.
,,Sunt încântat să văd că algoritmii pe care i-am conceput au un impact asupra îmbunătățirii asistenței medicale a persoanelor cu demență și sunt un instrument pentru clinicieni de a oferi un suport mai bun pentru pacienții lor. Dacă o infecție urinară este detectată în primele etape, aceasta poate fi rezolvată prin administrarea de antibiotice. Rămânând nediagnosticate, infecțiile tractului urinar pot provoca probleme majore de sănătate care au ca rezultat internarea în spitale", a declarat dr. Shirin Enshaeifar, autorul studiului și cercetător științific la Universitatea din Surrey.
Aproximativ 50 de milioane de oameni din întreaga lume au în prezent demență, iar numărul cazurilor este de așteptat să ajungă la 82 milioane până în 2030 și 152 milioane până în 2050, potrivit studiului. Unul din patru paturi de spital din Marea Britanie este ocupat de pacienți cu demență, infecțiile tractului urinar fiind una dintre principalele cauze ale spitalizărilor, informează AI in healtcare.com.
Fiți la curent cu ultimele noutăți. Urmăriți DCMedical și pe Google News
Te-a ajutat acest articol?
Urmărește pagina de Facebook DCMedical și pagina de Instagram DCMedical Doza de Sănătate și accesează mai mult conținut util pentru sănătatea ta, prevenția și tratarea bolilor, măsuri de prim ajutor și sfaturi utile de la medici și pacienți.
