Ее обучали на 40 тысячах записей ЭЭГ
Автоматизированная интерпретация электроэнцефалограмм (ЭЭГ) достигла экспертного уровня в исследовании датских ученых. Как сообщается в журнале JAMA Neurology, модель обучали на 30493 записях ЭЭГ, которые в среднем длились 33 минуты. Среди них были записи с очаговыми и генерализованными эпилептиформными и не эпилептиформными аномалиями и записи без аномалий.
В дальнейшем в обучающую когорту добавили еще порядка десяти тысяч записей. Модель точнее находила аномалии на ЭЭГ, если запись длилась более 20 минут. Статиститический анализ показал практически полное соответствие между заключениями экспертов и нейросети. Кроме того, она точнее и специфичнее находила аномалии, чем три ранее выпущенные модели (р < 0,001).
В абдоминальной, онкогинекологической и спинальной хирургии
Джули Халлет (Julie Hallet) из Университета Торонто с коллегами провела популяционное ретроспективное когортное исследование и пришла к выводу, что чем большее число операций провели в паре одни и те же хирург и анестезиолог, тем меньше осложнений после их совместных последующих вмешательств. В анализ вошли более 711 тысяч плановых операций, проведенных в провинции Онтарио с января 2009 по декабрь 2019 года. Знакомство хирурга и анестезиолога оценивали по ежегодному количеству совместных вмешательств в предыдущие четыре года. Исследователи учитывали все серьезные осложнения (3–5 степень по классификации Клавьена — Диндо), развившиеся в течение первых 90 дней послеоперационного периода. Результаты опубликованы в журнале JAMA Surgery.