In einer multizentrischen Beobachtungsstudie mit mehr als 10.000 Patienten, die sich einer bariatrischen Operation in Ländern wie Brasilien, den Niederlanden, Italien, Schweden und Mexiko unterzogen, wurde ein mathematisches Modell entwickelt, das auf … basiert. Maschinelles Lernen Um die Gewichtsentwicklung dieser Population während der ersten 5 postoperativen Jahre zu bewerten. Diese Forschung ist die erste, die künstliche Intelligenz nutzt, um präoperative Vorhersagen über Gewichtsverläufe bis zu fünf Jahre nach den häufigsten Arten von Fettleibigkeitsoperationen (Gastroplastik und Schlauchmagen) zu treffen.
Die Studie wurde in der wichtigen internationalen Fachzeitschrift The Lancet veröffentlicht. Zu den Autoren der Studie gehört Dr. Ricardo Cohen, Koordinator des Spezialzentrums für Fettleibigkeit und Diabetes am Alemão Oswaldo Cruz Hospital. Anfang des Monats wurde der Arzt zum globalen Präsidenten der International Federation for the Surgery of Obesity and Metabolic Disorders (IFSO) gewählt, das englische Akronym lautet: Internationale Föderation für die Chirurgie von Fettleibigkeit und Stoffwechselstörungen.
Das entwickelte mathematische Modell berücksichtigte die Gewichtsverläufe der Patienten auf der Grundlage von sieben präoperativen Variablen: Alter, Gewicht, Größe, Rauchergeschichte, Status und Dauer des Typ-2-Diabetes sowie Art der Intervention.
„Dieses Modell kann der klinischen Praxis dabei helfen, individuelle Gewichtsverlustverläufe zu optimieren und Adipositas-Spezialisten dabei zu helfen, zunehmend Präzisionsmedizin zur Vorhersage von Ergebnissen vor der Operation einzusetzen. Auf diese Weise wird es möglich sein, mit immer effektiveren individuellen Strategien zu arbeiten und mittelfristig die besten Ergebnisse zu erzielen.“ Begriff. Für Patienten, die sich einer bariatrischen Operation unterziehen.“ sagt Dr. Ricardo Cohen.
Die vollständige Studie kann über abgerufen werden Verbindung
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