Учёные из Владивостока обучили искусственный интеллект прогнозировать риски внутрибольничной смертности у пациентов с инфарктом. Разработанная модель машинного обучения позволит усовершенствовать методы диагностики и лечения ишемической болезни сердца. Об этом aif.ru рассказали в пресс-службе Минобрнауки.
Снизить риск в 5 раз
Как отмечают ученые, высокий риск летального исхода при заболеваниях сердца зависит от совокупности факторов. Причём для каждого пациента это разный набор — его физиологические особенностии, другие перенесённые болезнии, общее состояниее организма. Традиционные шкалы параметров, которые используются медиками, показывают усредненное состояние пациента и не всегда позволяют установить персонализированную причину возросших рисков. Искусственный интеллект помогает врачу определить, какие факторы риска для конкретного пациента наиболее опасны, и выбрать корректную схему дальнейших действий: подготовку к операции, лекарственную или восстановительную терапию и т. д.
Так, операция коронарного шунтирования, которую выполняют при сужении сосудов, питающих сердце, сама по себе небезопасна для пациента. Риски летальности растут, если у пациента выявлены определенные клинико-функциональные особенности, например, недавний инфаркт миокарда на фоне большого конечного диастолического объема левого желудочка. Если система уведомит об этом специалиста, то плановую операцию можно немного отложить, что позволит существенно снизить риски фатального исхода. Задача врача — принять обоснованное решение с учетом прогноза и объяснений системы.
«Риск смерти пациента может возрасти, если у него густая кровь и при этом плохо работают почки. Поодиночке эти факторы не так опасны, как в связке. Как только система укажет на это, врач сможет принять меры в предоперационный период. Это поможет снизить риски неблагоприятного исхода в 5-7 раз», — говорит руководитель проекта, директор Института информационных технологий Владивостокского государственного университета (ВВГУ), доктор технических наук Карина Шахгельдян.
ИИ отыщет скрытые причины
В процессе работы ученые проанализировали разные наборы данных из области кардиохирургии. Например, один из них — данные о 4677 пациентах, перенесших инфаркт миокарда с подъемом сегмента ST (поражение сердечной мышцы по всей толщине, — прим. ред.) и оперированных методом чрескожного коронарного вмешательства.
«Мы исследуем не только те предикторы (прогностические параметры), которые ранее предлагали другие авторы, но и ищем новые, разрабатываем прогностические модели, определяем пороговые значения, позволяющие формировать причинно-следственные связи между факторами риска и неблагоприятными событиями», — уточнила Шахгельдян.
Искусственный интеллект может указать на ранее не изученные зависимости в данных, что позволит врачам эффективнее и качественнее проводить лечение пациентов.
Исследователи также отмечают, что важно не просто обучить искусственный интеллект, но и дать объяснение для врачей, почему дан именно такой прогноз, на чем основывался выбор, сделанный искусственным интеллектом. Тогда у врачей будет больше доверия к таким моделям и они быстрее будут внедряться в практику.
Разработки ведутся совместно с врачами Приморской краевой клинической больницы. Со стороны медиков руководит проектом заслуженный деятель науки РФ, доктор медицинских наук, профессор Борис Гельцер.
