Использовать AI для оценки безопасности имплантированных устройств

Исследователи Медицинской школы Стэнфордского университета (США) используют решение на базе искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) для анализа электронных медицинских записей с целью повышения безопасности имплантируемых медицинских устройств.

Исследователи разработали алгоритм, который анализирует деидентифицированные медицинские данные бывших пациентов университетской больницы для выявления медицинских тенденций, связанных с конкретными имплантируемыми устройствами, таких как частота инфекций, продолжительность функционирования устройства, прежде чем ему потребуется замена, и уровень боли у пациентов.

По словам Нигама Шаха, доктора медицинских наук, доцента кафедры биомедицины Стэнфордской медицинской школы,

Разработчики старались создать масштабируемый способ, который даст нам возможность увидеть, насколько безопасны и эффективны эти устройства для населения после многих лет использования.

Для проверки алгоритма исследовательская группа во главе с Шахом сосредоточилась на эндопротезировании тазобедренного сустава. Она смогла продемонстрировать, что алгоритм точно и эффективно идентифицирует осложнения с имплантатом каждого пациента. Алгоритм при этом указывает на предсказатель будущих осложнений — это боль.

Данные исследования были опубликованы в журнале npj Digital Medicine.

Модель, разработанная исследовательской группой, способна отслеживать качество жизни пациента, который прошел операцию эндопротезирования тазобедренного сустава. Собрав данные от многих пациентов, алгоритм также предоставил более широкую картину осложнений и уровней боли, связанных с каждым устройством.

Исследователи надеются, что алгоритм сможет не только оценить безопасность устройства, но и предоставить более тонкую информацию. В идеале алгоритм мог бы помочь показать, какие модели имплантатов лучше всего подходят для конкретных групп населения, например, для людей в возрасте от 40 до 70 лет и старше, объясняют исследователи.