Svensk algoritme diagnosticerer SPMS med høj præcision
ECTRIMS: En svensk udviklet algoritme kan være en værdifuld støtte for neurologer ved diagnosticering af sekundær progressiv MS.
Det mener forskerne, der har udviklet en algoritme, der i ni ud af ti tilfælde har vist sig lige så god som eller bedre end neurologen til at identificere SPMS.
Algoritmen er udviklet af forskere ved universitetet i Uppsala og trænet på data fra i alt 197.227 konsultationer med i alt 22.748 patienter i det svenske MS-register med det formål at gøre algoritmen i stand til korrekt at identificere patientens sygdomsstatus.
Den er trænet på data for patienternes kliniske tilstand herunder attakker, EDSS, MR og behandlingshistorik samt informationer om køn og sygdomsvarighed.
Trænet på disse informationer var algoritmen i 54 procent af tilfældene hurtigere end neurologen til at diagnosticere SPMS hos MS-patienter, og i knap 34 procent af tilfældene var den lige så hurtig. I seks procent af tilfældene var den langsommere end neurologen.
De svenske forskere vurderer på den baggrund, at kunstig intelligens kan blive et værdifuldt redskab inden for neurologien.
Studiet blev præsenteret onsdag ved en Scientific Session på ECTRIMS 2023.
- Oprettet den .
