AI-система, способная предсказать риск сердечного приступа для диабетиков

AI-система, способная предсказать риск сердечного приступа для диабетиков

23 Sep 2019
53
Прослушать

Сердечная недостаточность является частым и опасным осложнением диабета 2-го типа. Последние клинические исследования показали, что новые лекарства могут быть полезны для пациентов с сердечной недостаточностью и могут помочь снизить риск сердечного приступа у пациентов с диабетом. Тем не менее, не существует надежного метода определения того, какие пациенты с диабетом наиболее подвержены риску развития сердечной недостаточности.

Для решения этой проблемы американские исследователи из Женской больницы Бригхэма и медицинского центра Техасского университета разработали новый алгоритм машинного обучения, который прогнозирует риск сердечной недостаточности для людей, страдающих диабетом 2-го типа. Их работа продемонстрировала, что среди 147 различных демографических, клинических и биологических данных есть список из десяти основных предикторов, который включает в себя индекс массы тела, возраст, гипертонию, уровень креатинина, уровень ЛПВП холестерина (HDL-C), уровень сахара в крови, инфаркт миокарда, операцию по пересадке коронарных сосудов и значение длительности QRS в электрокардиограмме.

Информация о разработке была опубликована в журнале Diabetes Care.

Разработчики программной системы предполагают, что этот алгоритм искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI), как, впрочем, и другие такого рода, будут интегрированы в системы электронных медицинских карт, что позволит врачам выявлять факторы риска для отдельных пациентов и предоставлять персонализированный уход и рекомендации по снижению риска сердечной недостаточности и других заболеваний.

Используя данные почти 9000 пациентов, участвовавших в испытаниях по контролю риска сердечно-сосудистых заболеваний при диабете, ученые использовали модель, которая может работать с объемными данными, учитывая закономерности в 147 общих переменных, включая демографические, клинические и биологические данные по каждому пациенту. За пять лет исследования у 319 пациентов (3,6% от общего числа) развилась сердечная недостаточность. Самый высокий показатель риска был связан с вероятностью развития сердечной недостаточности через пять лет у каждого пятого пациента.

Система определения показателя риска, определенного алгоритмом машинного обучения и получившего название WATCH-DM, теперь доступна для использования всеми врачами в качестве онлайнового инструмента. В настоящее время ведется работа по интеграции системы оценки риска в системы электронных карт как в Бригхэмской больнице, так и в медицинском центре Техасского университета, чтобы обеспечить ее использование в режиме реального времени.