Исследователи разработали модель машинного обучения, способную подбирать наиболее эффективные сахароснижающие препараты для конкретного пациента. Алгоритм позволяет улучшить контроль гликированного гемоглобина у людей с диабетом 2 типа.
Исследователи натренировали модель машинного обучения на данных клинических испытаний, чтобы подбирать оптимальную терапию из основных классов противодиабетических препаратов для достижения лучшего контроля уровня глюкозы у конкретных пациентов.
Валидацию модели провели на пациентах с диабетом 2-го типа, проживающих в Англии. Авторы заключили, что только 18% людей с диабетом получают лекарства, классифицированные моделью как «оптимальные», способствующие снижению уровня гликированного гемоглобина в крови на 5 ммоль/моль сильнее, чем «неоптимальные» в течение года.
Публикации по специальности
Видео по специальности