Новость9510 апр.
Исследование посвящено применению моделей машинного обучения для дифференциации пациентов с рассеянным склерозом от здорового контроля и классификации фенотипов заболевания. Модели показали высокую точность (до 96%) в диагностике и эффективно прогнозируют уровень инвалидизации (шкала EDSS) на основе данных МРТ и клинических показателей.