В новом исследовании, опубликованном в журнале PLOS Digital Health, ученые из KU Leuven, Бельгия, продемонстрировали, что модели машинного обучения могут надежно прогнозировать прогрессирование рассеянного склероза (РС). Это хроническое аутоиммунное заболевание приводит к тяжелой инвалидности из-за сложного паттерна прогрессии, ремиссий и обострений.
Исследователи проанализировали данные о 15 240 пациентах с РС, собранные в 146 клиниках по всему миру. Используя данные о двух годах болезни, они обучили современные модели машинного обучения, которые могут предсказывать вероятность прогрессирования заболевания на последующие месяцы и годы. Эти модели показали среднюю площадь под кривой ROC (ROC-AUC) 0.71, что свидетельствует о надежности их предсказаний.
Авторы исследования уверены, что такие модели могут значительно улучшить планирование лечения и жизнь пациентов, предоставляя врачам и пациентам ценные прогнозы на будущее.
