醫生如何預測個體患者的治療結果：人工智慧可預測治療效果

醫生如何預測個體患者的治療結果？傳統上，通過隨機試驗研究藥物治療的有效性，其中患者被隨機分成兩組：一組給予治療，另一組給予安慰劑。這真的是評估治療效果的唯一可靠方法，還是可以採取不同的方式？如何在實踐中評估治療方法的有效性？有些患者可以從不會引起其他患者反應的治療中獲益嗎？

芬蘭東芬蘭大學，庫奧皮奧大學醫院和阿爾託大學的研究人員開發的一種新方法現在為這些問題提供了答案。使用建模，該方法可以比較不同的治療方案，並確定將從治療中受益的患者。該方法依賴於人工智慧，基於因果貝葉斯網路。

根據東芬蘭大學的Emeritus Olli-PekkaRyyn?nen教授的說法，該方法為醫學研究的發展開闢了新的重要途徑。

「我們現在可以預測個體患者的治療結果，並評估現有和新的治療方法。通過這種方法，也可以用模型取代一些隨機試驗，」EmeritusRyyn?nen教授說。

在新發表的研究中，研究人員使用該方法評估阻塞性睡眠呼吸暫停的治療效果; 然而，該方法也可以應用於其他治療。該研究表明，在睡眠呼吸暫停患者中，持續氣道正壓通氣（CPAP）治療可以將死亡率和心肌梗塞和腦血管損傷的發生率降低5％。對於心臟病患者，CPAP效果較差。

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