Akut koroner sendromda ölüm riskini tahmin eden yapay zeka geliştirildi

Pitirim Sorokin Siktivkar Devlet Üniversitesi'nden bilim insanları ve meslektaşları, akut koroner sendrom (AKS) hastalarında ölüm riskini tahmin eden yeni bir sistem geliştirdiler. Makine öğrenimine dayalı bu model, geleneksel GRACE ölçeğine kıyasla çok daha yüksek doğruluk gösterdi. Bu haberi Ixbt.com bildiriyor .

Analiz için 14 binden fazla hastanın verileri kullanıldı ve bunların 13,3 bini nihai çalışmaya dahil edildi. Algoritma; yaş, hemodinamik göstergeler ve laboratuvar verileri dahil olmak üzere 28 klinik parametreyi değerlendirdi. En etkili sonucu CatBoost topluluk modeli gösterdi; tahmin yeteneği (AUC-ROC) 0,961'e ulaşırken, GRACE ölçeğinde bu değer 0,919 olarak gerçekleşti.

Proje lideri, biyoloji bilimleri adayı İlya Solovyov, bu teknolojinin hastanın hastaneye yatış aşamasında kesin bir bireysel risk profili oluşturulmasına olanak tanıdığını belirtti. Araştırmacılar, SHAP yöntemini kullanarak tahmini etkileyen temel faktörleri, özellikle sol ventrikül ejeksiyon fraksiyonu, kalp yetmezliği derecesi ve arteriyel kan basıncı gibi göstergeleri belirlediler.

Araştırmacılar, elde edilen sonuçların teknolojinin geniş klinik uygulamaya hazır olduğu anlamına gelmediğini belirttiler. Bir sonraki aşamada çok merkezli klinik deneylerin yapılması planlanıyor. Bu testlerin başarıyla tamamlanması durumunda, yeni nesil klinik karar destek sistemlerinin oluşturulması ve kardiyovasküler hastalıklardan kaynaklanan ölüm oranlarının düşürülmesi bekleniyor.