Донецк, 1 фев — ДАН. Ученые из Владивостока обучили искусственный интеллект составлять прогноз рисков внутрибольничной смертности у пациентов с инфарктом, созданная модель поможет в совершенствовании методов диагностики и лечения ишемической болезни сердца. Об этом aif.ru рассказали в пресс-службе Минобрнауки.
По оценкам ученых, высокий риск летального исхода при заболеваниях сердца зависит от совокупности факторов. Для каждого пациента это разный набор, включая физиологические особенности и перенесенные болезни. При этом, традиционные шкалы параметров не всегда позволяют установить персонализированную причину возросших рисков. Благодаря ИИ, врачам станет проще определять наиболее опасные факторы риска для конкретного пациента и выбрать корректную схему дальнейших действий.
К примеру, операция коронарного шунтирования, положенная при сужении сосудов питающих сердце, может быть небезопасной для пациента — риски летального исхода возрастают при определенных клинико-функциональных особенностях. В таком случае, система ИИ может уведомить специалиста о рисках, что позволяет отложить плановую операцию. 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.
В процессе обучения ИИ, ученые проанализировали разные наборы данных из области кардиохирургии. Один из них включает данные о 4677 пациентах с инфарктом миокарда и оперированных методом чрескожного коронарного вмешательства. По словам Шахгельдян, исследуются не только известные предикторы, но и ищутся новые, разрабатываются прогностические модели и определяются пороговые значения, позволяющие формировать причинно-следственные связи между факторами риска и неблагоприятными событиями. Искусственный интеллект может указывать на ранее не изученные зависимости в данных, что помогает врачам эффективнее и качественнее лечить пациентов.
Исследователи уверены, что важно не просто обучить искусственный интеллект, но и дать объяснение для врачей, почему дан именно такой прогноз, на чем основывался выбор, сделанный ИИ. Это повысит доверие врачей к моделям и ускорит их внедрение в практику.
Разработки ведутся совместно с врачами Приморской краевой клинической больницы. Руководителем проекта является заслуженный деятель науки РФ, доктор медицинских наук, профессор Борис Гельцер.