Прогноз для сердца. Создан алгоритм, предупреждающий о риске после инфаркта
Команда исследователей из НИУ ВШЭ разработала передовую систему машинного обучения, прогнозирующую вероятность осложнений у людей, перенесших инфаркт миокарда. Впервые в такую модель внесены генетические данные пациентов, что позволяет точнее оценивать риск долгосрочных осложнений.
Оценили 39 значимых факторов
По статистике Всемирной организации здравоохранения, ишемическая болезнь сердца является ведущей причиной смертности на планете: на её счету 13% всех летальных исходов. Поэтому крайне важно правильно выбирать лечение, чтобы уменьшить вероятность осложнений и рецидивов. Учёные НИУ ВШЭ создали модель, которая предсказывает возможные риски после перенесённого инфаркта миокарда.
Анализ проводился на основе данных пациентов из Сургутского окружного центра диагностики и сердечно-сосудистой хирургии, поступивших с 2015 по 2024 годы. При госпитализации медики оценивали состояние коронарных артерий человека и на основе этого обследования принимали решение о проведении операций, восстанавливающих кровоток.
Пациентов лечили медицинскими препаратами, информация вносилась в истории болезней. Фиксировались такие показатели, как артериальное давление, индекс массы тела, уровень холестерина и сахара в крови.
Затем исследователи НИУ ВШЭ оценили 39 значимых факторов, способных повлиять на различные исходы: смерть пациента, повторный острый коронарный синдром, инсульт и необходимость ещё раз провести процедуру, восстанавливающую кровоток в артериях. После этого стали тестировать несколько алгоритмов машинного обучения, дающих прогноз.
Генетику учли впервые
Так был выбран алгоритм, показавший максимальную точность. Эта модель называется CatBoost. Были выделены девять ключевых факторов, влияющих на прогноз: пол пациента, индекс массы тела, индекс коморбидности Чарлсона (прогнозирует 10-летнюю выживаемость пациентов с несколькими сопутствующими заболеваниями — прим. ред.), состояние боковой стенки левого желудочка сердца, степень поражения ствола левой коронарной артерии, количество поражённых сосудов, вариант гена VEGFR-2, выбранный тип хирургического вмешательства, а также дозировка статинов.
Исследование показало, что последний фактор (доза статинов, используемых для снижения уровня «плохого» холестерина), является наиболее значимым. Чем выше доза, тем меньше риск осложнений, особенно если у человека неблагоприятный вариант генотипа.
Ранее генетические факторы не учитывались в моделях машинного обучения. Теперь российским учёным удалось выяснить, что в пятёрку наиболее важных показателей для прогнозирования результатов у пациентов с инфарктом миокарда входит так называемый аллель риска варианта гена VEGFR-2. Они отмечают, что использование генетической информации позволяет создавать более точные и персонализированные модели прогноза рисков для кардиобольных.
«Сердечно-сосудистые заболевания требуют серьёзных ресурсов для диагностики, лечения, реабилитации и профилактики, а потому создают высокую нагрузку на систему здравоохранения, — говорит один из авторов исследования Александр Кирдеев. — Внедрение подобных моделей в клиническую практику позволит снизить смертность и частоту повторных инфарктов, оптимизировать лечение и уменьшить нагрузку на врачей».
Лечить будут не роботы, а люди
Статья о проведённом исследовании опубликована в журнале Frontiers in Medicine.
«Очень приятно видеть, что отечественные специалисты активно продолжают развивать направление диагностических программ для оценки здоровья, — прокомментировал работу коллег по просьбе aif.ru клинический специалист роботической хирургической системы Da Vinci, амбассадор проекта "Техпросвет ВКонтакте” Михаил Шалыгин. — Чем раньше будут распознаваться заболевания, тем больше шансов у пациентов на безболезненный исход без инвалидизации или ухудшения качества жизни.
В нашей тематике роботизированной хирургии мы видим применение искусственного интеллекта пока только на стадии тестов. Уже сейчас очевидно, что в здравоохранении всё идёт к единой системе оценки, анализа, диагностики и лечения заболеваний с помощью программ ИИ для раннего предупреждения.
От себя напомню о важной детали, которую не стоит забывать за всеми этими новостями. Людей будут лечить другие люди, а роботы, программы и ИИ — это лишь инструменты в руках обученных врачей и специалистов».