Gli scienziati dell’Ohio State University hanno progettato un nuovo modello di intelligenza artificiale che emula studi clinici randomizzati per determinare le opzioni di trattamento più efficaci nel prevenire l’ictus nelle persone con malattie cardiache.
Il modello di intelligenza artificiale è stato chiamato CURE, che è in grado di stimare l’effetto causale di diverse terapie per ridurre il rischio di ictus. Il modello è stato addestrato su una vasta quantità di dati generici e successivamente ottimizzato con informazioni specifiche sulle condizioni di salute e i trattamenti. Secondo gli autori, il modello ha superato sette modelli esistenti e ha prodotto raccomandazioni di trattamento simili a quattro trial clinici randomizzati. L’obiettivo non è sostituire la ricerca clinica standard, ma accelerare i trial clinici e supportare la personalizzazione delle cure.
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- CURE: A deep learning framework pre-trained on large-scale patient data for treatment effect estimation.
Ruoqi Liu, Pin-Yu Chen, Ping Zhang.
Patterns, Published:May 01, 2024; 100973 DOI: 10.1016/j.patter.2024.100973
Fonte: Ohio State University
