2024-11-22 12:55 |
Российские учёные выделили девять ключевых факторов, которые определяют, что ждёт пациента, перенесшего некроз сердечной мышцы.
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 факторовПо 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 год. 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 впервыеТак 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 людиСтатья 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».
Подробнее читайте на aif.ru ...
