Автор: Миллер Александра
Ученым из Владивостока удалось научить искусственный интеллект (ИИ) делать прогнозы о том, насколько возможно наступление внутрибольничной смертности у человека, поступившего с инфарктом. С помощью разработанной модели машинного обучения получится не только улучшить диагностические методы, но и непосредственное лечение ИБС, передают «Аргументы и Факты».
При сердечных заболеваниях к высокой вероятности летального исхода может привести совокупность факторов. Вдобавок, для каждого больного этот набор разный, поскольку многое зависит от индивидуальных физиологических особенностей, перенесенных болезней и общего состояния здоровья. Те шкалы параметров, которые традиционно применяют медики, демонстрируют усредненное состояние, что иногда не дает возможности определить персонализированную причину, из-за которой риски возросли. С помощью ИИ врачу проще установить опаснейшие факторы риска для больного и выбрать наиболее подходящую ему схему действий: терапию, подготовку к хирургическому вмешательству и др.
К примеру, когда сужаются сосуды, которые питают сердце, делают коронарное шунтирование, однако операция считается небезопасной для человека. Дело заключается в том, что риски летальности увеличиваются из-за некоторых клинико-функциональных особенностей, какие могут выявить у больного. Тут как раз и «вступает в игру» система. Она сообщит об этом специалисту, плановую операцию отложат, что, в свою очередь, посодействует серьезному снижению рисков фатального исхода.
По словам Карины Шахгельдян, являющейся руководителем проекта, директором Института информационных технологий Владивостокского государственного университета (ВВГУ), а также доктором тех. наук, риск смерти может быть выше в случае, если у пациента имеется густая кровь, а почки плохо функционируют. И хотя порознь данные факторы не такие уж опасные, в купе все иначе. При запуске системы, выявлявшей подобные особенности и уведомляющей врача, риски неблагоприятного исхода уменьшатся в 5-7 раз.
В ходе работы учеными были проанализированы различные наборы данных, взятые из кардиохирургической области. Однако ИИ способен указывать в данных на зависимости, до этого не изученные, благодаря чему врачи смогут более эффективно и качественно осуществлять лечение людей, обратившихся за помощью. Как утверждают исследователи, необходимо обучить ИИ. Впрочем, не менее важно объяснить специалистам, по какой причине был дан этот прогноз, на чем базировался выбор, совершенный машиной. При таком развитии событий уровень доверия врачей к моделям станет выше, и тогда те быстрее внедрят в практику.