Investigadores del Imperial College de Londres desarrollaron una aparejo de inteligencia industrial que predice qué medicamentos pueden beneficiar a diferentes afecciones cardíacas, respaldando un tratamiento más personalizado en extensión de necesitar solamente del memoria y error.
Un nuevo sistema ΑΙ desarrollado en el Imperial College de Londres podría acelerar el descubrimiento de tratamientos para enfermedades cardíacas combinando escáneres cardíacos detallados con enormes bases de datos médicas.
Las enfermedades cardiovasculares siguen siendo la principal causa de crimen en la UE y representan cerca de de 1,7 millones de muertes cada año, por lo que los investigadores creen que se necesitan con aprieto herramientas más inteligentes.
El maniquí de IA, conocido como CardioKG, utiliza datos de imágenes de miles de participantes del Biobanco del Reino Unido, incluidas personas con insuficiencia cardíaca, ataques cardíacos y fibrilación auricular, conexo con voluntarios sanos.
Al vincular información sobre genes, medicamentos y enfermedades, el sistema pretende predecir qué fármacos podrían funcionar mejor para afecciones cardíacas concretas, en extensión de necesitar solamente de enfoques tradicionales de prueba y error.
Entre los medicamentos destacados se encuentran el metotrexato, normalmente utilizado para la artritis reumatoide, y medicamentos para la diabetes conocidos como gliptinas, que la IA sugirió que podrían ayudar a algunos pacientes cardíacos.
El maniquí incluso señaló un posible finalidad protector de la cafeína entre las personas con fibrilación auricular, aunque los investigadores advirtieron que las personas no deberían cambiar su consumo de cafeína basándose solamente en los hallazgos.
Los científicos dicen que la misma tecnología podría aplicarse a otros problemas de lozanía, incluidos los trastornos cerebrales y la obesidad.
Ya se está trabajando para convertir el expresivo de conocimiento en un sistema centrado en el paciente que siga rutas reales de enfermedad, con el objetivo a espacioso plazo de permitir un tratamiento más personalizado y en el mejor momento.
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