Штучний інтелект у прогнозуванні віддалених наслідків лЧМТ

📄 Дослідження Prediction of Symptom Burden, Cognitive Status, and Risk of Psychological Distress in NCAA Athletes with Sport-Related Concussion(s): Findings from the NCAA-DoD CARE Consortium порівнювало ефективність і точність різних ШІ-моделей у прогнозуванні віддалених наслідків струсу мозку на вибірці з 3,2 тис. осіб.

▪️ Це дослідження — частина наукової діяльності в межах The NCAA-U.S. Department of Defense Concussion Assessment, Research and Education Consortium — наймасштабнішого дослідження впливу повторюваних лЧМТ.

📌 За результатами, 5 різних моделей, які навчалися на даних тривалого спостереження CARE Consortium, випередили за точністю передбачення наслідків стандартну модель оцінки ризиків.

▪️ Основною метою авторів було з'ясувати, чи може ШІ передбачити три глобальні наслідки множинних спортивних лЧМТ:
▫️ вплив на загальну якість життя (burden);
▫️ когнітивний статус;
▫️ ризик психологічного дистресу.

▪️ У даному дослідженні найбільшу прогностичну цінність з ізольованих параметрів становили результати спеціалізованого обстеження SCAT на початку спортивної кар'єри (до травми).

▪️ Вплив частоти та кількості епізодів струсу мозку на віддалені наслідки виявився менш значущим, ніж можна було б очікувати.

▪️ Як пояснюють автори, подібні прогностичні ШІ-моделі, інтегровані у процес надання допомоги, зокрема, спортсменам та військовим, можуть підказати, якою має бути подальша стратегія спостереження та реабілітації.

🧠🩶 З повагою, RecoWARy — Фахівцям/-чиням