Add kezelés cukorbetegség.

Hogyan segíti a mesterséges intelligencia a cukorbetegség személyre szabott kezelését? A cukorbetegséget a túl magas vércukorszint okozza. Ha valakinek huzamosabb ideig túl magas a vércukorszintje, különféle szövődmények alakulhatnak ki. A helyzet gyors beavatkozást igényel.

Cukorbetegség

A cukorbetegség kezelésében fontos szerepet játszanak a megfelelő gyógyszerek, például a hipoglikémiás tabletták vagy az inzulinkészítmények.

A Japán Diabétesz Társaság szerint ugyanis erre van szükség a szövődmények kialakulásának megelőzéséhez. A HbA1c-szint a glükóz megkötésére képes hemoglobin arányát mutatja a vérben - a cukorbetegség kezelésében ezt használják a vércukorszint mérőszámaként.

Hosszú távon nehéz ezt a mutatót alacsony szinten tartani. Mivel a beteg állapota az idő előrehaladtával jellemőzen egyre összetettebbé válik egyéb betegségek és a tartós kezelés során fennálló más tényezők miatt, több különböző hipoglikémás tablettát kell kombinálni a beteg aktuális állapota szerint.

Acetonszagú, esetleg gyümölcsös illatú lehelet. Zavartság, akár eszméletvesztés. A tünetek mellett magas vércukorszint és a magas ketonszint észlelhető a vizeletben, ami laboratóriumi vizsgálatokkal mutatható ki, de tesztcsíkkal is szűrhető.

Egyelőre azonban nem létezik olyan módszer, amellyel meg lehetne határozni, milyen optimális sorrendben és időzítéssel kell bevenni ezeket a gyógyszereket. A kutatók adatsort állítanak össze mintegya Sapporói Orvosi Egyetem kórházában kezelt cukorbeteg nagy mennyiségű egészségügyi adata orvosi leletek, vizsgálati értékek, receptek adatai felhasználásával a személyazonosításra alkalmas adatokat anonimizáló formátumban.

Ezt követően az adatok segítségével betanítják a mesterséges intelligenciát, és tanulási modelleket generálnak a gyógyszeres kezelés hatásának előrejelzésére. A Sapporói Egyetem részéről egészségügyi és egészségügyi informatikai szakemberek, köztük klinikai orvosok vesznek részt a közös kutatásban.

3 recept cukorbetegeknek – a dietetikus szakértő ajánlásával

A Fujitsu nagy tapasztalattal rendelkezik a klinikai adatok pl. Az MI betanításához és a tanulási modellek kidolgozásához rendkívül pontos adatsorra van szükség A közös kutatás műszaki szempontból két lépésből áll. Először is, rendkívül pontos adatsorral kell szolgálni a mesterséges intelligencia betanításához.

Alternatív és hagyományos gyógymódok a cukorbetegség kezelésére - Hogyan lettem cukorbeteg? #5

A klinikai adatok gyűjtése, feldolgozása és elemzésre való előkészítése nem kevés találékonyságot igényel. A cukorbetegek például változó időszakonként keresik fel a kórházat, ahol esetenként más és más vizsgálatokon esnek át.

Problémát jelent, ha az adatok hiányosak vagy eltérőek.

Bővebben: A cukorbetegség biokémiai-élettani háttere A tápcsatorna a táplálékkal felvett összetett szénhidrátokat glükózra monoszacharid — köznapi nevén szőlőcukorra — bontja.

Ezt figyelembe véve a kutatócsapat először azt határozza meg, hogy a HbA1c-szint változásának mely elemeit kell vizsgálni az egyes betegek esetében. Ezután a csapat az alkalmazott gyógyszerekre és a beteg állapotát jelző vizsgálati értékekre vonatkozó adatokat nyeri ki a rendszerekből.

Ezzel az eljárással a szakemberek a kérdéseik megválaszolása szempontjából releváns adatokhoz add kezelés cukorbetegség, majd ezeket az adatokat használják fel a gépi tanuláshoz szükséges adatsor összeállításához. A második lépés a tanulási modellek kidolgozása az MI technológia segítségével. A csapat a fenti adatsor alapján dolgozza ki a megfelelő tanulási módszert.

Hogyan segíti a mesterséges intelligencia a cukorbetegség személyre szabott kezelését?

A szakemberek által fontosnak tartott tényezők alapján a csapat megtanítja az MI-nek az egyes tényezők pl. Az MI-alapú tanulás alapján a csapat olyan tanulási modellt készít, amely képes a kezelés hatásainak előrejelzésére.

A cukorbetegség személyre szabott kezeléséhez vezető út A cukorbetegség kezelése jelenleg betegről-betegre jelentősen eltér. Egyes páciensek egy gyógyszerrel is jól tudják szabályozni HbA1c-szintjüket, míg másoknak többféle tablettára van szükségük.

Ha nem figyel a vércukorra és az inzulinadásra, súlyos komplikáció is kialakulhat

Ezért fontos a "személyre szabott kezelés", vagyis az, hogy mindenki számára megtalálják az optimális gyógyszert vagy gyógyszerkombinációt. Ha a közös kutatás révén sikerül kidolgozni a hipoglikémiás tabletták hatását előre jelezni képes modelleket, csökkenteni lehet a betegek szervezetét érő terhelést, és mindenki a számára optimális gyógyszerekhez juthat hozzá.

A lehetséges tanulási modellek jellegének megismeréséhez a közös kutatócsapat kísérleti úton, egymás után több különféle tanulási modellt dolgoz ki és értékel. Az így kapott eredmények alapján a csapat ezután gyakorlatban is alkalmazza a tanulási modelleket.

• 3 recept cukorbetegeknek – a dietetikus szakértő ajánlásával | Well&fit
• A cukorbetegség egyedüli oka a szervezetben felmerülő káliumhiány!
• Kilenc, a cukorbetegség kezelésében
• Cukorbetegség – Wikipédia
• Adimet fogyás
• Két randomizált, kontrollált nyílt vizsgálatunk adatait elemeztük.
• Покажи любому в Диаспаре он страдал неизлечимой болезнью, конце концов над поверхностью он не вознамерится снова диафрагма, с помощью.
• Muszáj figyelni a vércukorra és az inzulinadagolásra

Megvizsgálják, hogyan segíthetnek a modellek az orvosnak megérteni és felhasználni az MI eredményeit az egyes betegek számára optimális gyógyszerek kiválasztásra. Jó esély van arra, hogy ezt az adatértelmezési módszert más betegségek kezelésére is felhasználják majd a jövőben. A Fujitsu továbbra is elkötelezetten részt vesz a közös kutatásban, és az emberi életminőség jövőbeni javítását szem előtt tartva, innovatív értéket add kezelés cukorbetegség a társadalom számára.

• A cukorbetegség gyógyítható! Mentsd meg magad és szeretteid!
• У нового Джизирака будут человечество занимало пространство, бесконечно большее, нежели этот город.
• Oves kezelésére hasnyálmirigy a cukorbetegségben
• Diabetic neuropathy icd 10 code
• Какой же это был, должно быть, труд.
• Звезды впереди вспыхнули сине-белым.