Ученые из Университета Эмори (США) разработали инновационную модель машинного обучения, которая демонстрирует точность 98,3% в диагностике бокового амиотрофического склероза (БАС). Модель способна различать пациентов с данным заболеванием и здоровых людей, основываясь на анализе сочетания десяти белков в плазме крови.

В ходе исследования была проведена независимая проверка, в которой сбалансированная точность модели составила 98,3%, а площадь под ROC-кривой (AUC) достигла 0,992. Эти результаты были опубликованы в авторитетном научном журнале Nature Communications, что подтверждает значимость работы ученых.

Данная модель имеет потенциал для улучшения диагностики БАС, что может привести к более раннему выявлению заболевания и, как следствие, более эффективному лечению. Это открытие подчеркивает важность применения технологий машинного обучения в медицине и их способности улучшать качество жизни пациентов.