연구진은 이 방법을 이용하면 치료 불가능한 질병을 지속적으로 개선하고 관리할 수 있다고 말했다.
통계적 머신러닝은 4만 명 이상의 환자의 건강 데이터를 분석하고 심부전 진단을 받은 지 1년이 된 환자의 건강을 예측했다. 예일대 심혈관의학과의 타리크 아흐마드 박사와 니하르 데사이 박사 및 연구진은 클러스터 분석으로 흔히 사용되는 약물에 일반적이지 않은 반응을 보이는 사람들을 4개의 인식 가능한 그룹으로 분류했다.
아흐마드는 기존의 심부전 특정에 비해 새로운 방법이 더 우수하고 뛰어나다고 밝혔다. 연구진은 이 기술을 사용하면 전자 의료 예측 응용 프로그램을 구축해 전자 건강 기록과 함께 활용할 수 있다고 덧붙였다.
연구진의 장기적인 목표는 최첨단 분석 도구를 제공해 의사들의 연구와 지식을 심화하고 심부전 환자 치료를 개선하는 것이다. 이들은 앞으로 다양한 학교 및 병원과 협력해 연구를 계속할 생각이며 협력 대상 중 하나는 예일대 의과대학에 최근 설립된 생명과학센터다.
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