Создан искусственный интеллект для прогнозирования риска смерти при остром коронарном синдроме

Ученые Сыктывкарского государственного университета имени Питирима Сорокина и их коллеги разработали новую систему для прогнозирования риска смерти у пациентов с острым коронарным синдромом (ОКС). Эта модель на основе машинного обучения показала гораздо более высокую точность по сравнению с традиционной шкалой ГРАКЭ. Об этом сообщает Иксбт.ком сообщает .

Для анализа были использованы данные более 14 тысяч пациентов, из которых 13,3 тысячи были включены в итоговое исследование. Алгоритм оценивал 28 клинических параметров, включая возраст, показатели гемодинамики и лабораторные данные. Наиболее эффективный результат показала ансамблевая модель КатБуст — ее прогностическая способность (АУК-РОК) достигла 0,961, тогда как по шкале ГРАКЭ этот показатель составил 0,919.

Руководитель проекта, кандидат биологических наук Илья Соловьев отметил, что эта технология позволяет сформировать точный индивидуальный профиль риска пациента уже на этапе госпитализации. Исследователи с помощью метода ШАП определили ключевые факторы, влияющие на прогноз, в частности, фракцию выброса левого желудочка, степень сердечной недостаточности и артериальное давление.

Исследователи отметили, что полученные результаты еще не означают готовность технологии к широкой клинической практике. На следующем этапе планируется проведение многоцентровых клинических испытаний. В случае их успешного завершения ожидается создание систем поддержки принятия врачебных решений нового поколения и снижение смертности от сердечно-сосудистых заболеваний.