机器学习可改善小儿关节炎的治疗效果
令人悲伤的事实是，儿童可能会患上关节炎，有些人的病情会得到缓解，而另一些人则会变得更糟。一种新的机器学习技术可以预测儿童属于哪一类，从而使他们能够相应地调整治疗方案。
来源:Robogeek新闻频道（关于机器人技术的俄罗斯与世界新闻）令人悲伤的事实是，儿童可能会患上关节炎，有些人的病情会得到缓解，而另一些人则会变得更糟。一种新的机器学习技术可以预测儿童属于哪一类，从而使他们能够相应地调整治疗方案。
多伦多大学的科学家于 2005 年至 2010 年间开始收集 640 名儿童的关节炎临床数据。该数据集包括每个患者的症状及其治疗结果。然后，研究人员使用机器学习算法来筛选所有这些信息，寻找一遍又一遍重复的数据集。
研究发现，根据出现关节疼痛的身体部位，大多数儿童可以分为几组。骨盆、手指、手腕、脚趾、膝盖和脚踝被隔离。然而，有些患者并不能完全归入一组，因为关节疼痛并不局限于局部。与其他孩子相比，这些孩子需要更长的时间才能进入缓解状态。
现在的希望是，一旦患者被确定属于后一组，医生就可以开始开出足够有效的药物来改善治疗结果。另一方面，如果确定孩子无论如何都可能很快进入缓解状态，则可以最大程度地减少药物的使用。这既可以降低成本，又可以避免患者不必要的长期副作用。