Ohio State Üniversitesi’ndeki araştırmacılar, kalp hastalığı olan bireylerde inmeyi önlemek için en etkili tedavi seçeneklerini tahmin etmek üzere geniş bir hasta bilgisi veri kümesi kullanan CURE adlı bir yapay zeka modeli geliştirdi. Modeli kapsamlı genel veriler üzerinde ön eğitime tabi tutarak ve ardından belirli sağlık durumu ve tedavi bilgileriyle ince ayar yaparak, yapay zeka mevcut yedi modelden daha iyi performans gösterdi ve dört randomize klinik çalışmanın tedavi önerileriyle eşleşti. Modelin etkinliği, bilgi grafiklerinin dahil edilmesi ve hasta kayıtlarındaki boşlukların doldurulmasıyla artırıldı. Araştırmacılar, bu yapay zeka modelinin çeşitli hastalıklar için etkili ilaçların belirlenmesini hızlandırabileceğine ve potansiyel olarak randomize klinik deneyler yürütme sürecini kolaylaştırabileceğine inanıyor. Nihai hedef, kişiselleştirilmiş hasta bakımını desteklemek ve potansiyel olarak zamandan ve kaynaklardan tasarruf etmektir. Modelin geniş ön eğitimi ve bilgi grafiklerinin entegrasyonu, performansını önemli ölçüde artırdı ve araştırmacılar, klinisyenlerin bu yapay zekayı elektronik sağlık kaydı verilerine dayalı bir karar destek aracı olarak kullanabilecekleri bir gelecek öngörüyorlar. Çalışma Ulusal Sağlık Enstitüleri tarafından finanse edildi ve IBM Research ve Anytime AI ile işbirliği yapıldı.
