Алгоритм на основе искусственного интеллекта точно прогнозирует результаты операций на артериях сердца

 Исследователи из Мичиганского медицинского центра использовали возможности искусственного интеллекта (ИИ) для создания алгоритма, который точно прогнозирует смерть и осложнения после важнейшей операции на сердце, известной как чрескожное коронарное вмешательство (ЧКВ). Этот инновационный инструмент может кардинально изменить подход врачей к лечению пациентов с закупоркой сердечных артерий.

Чрескожное коронарное вмешательство (ЧКВ) — это малоинвазивная процедура, используемая для устранения закупорки артерий путём раздувания баллона и, в некоторых случаях, установки стента для улучшения кровотока от сердца. Хотя чрескожное коронарное вмешательство сопряжено с меньшими рисками, чем открытая операция, такая как аортокоронарное шунтирование, оно не лишено потенциальных осложнений, включая кровотечение и повреждение почек.

Основная сложность заключается в оценке индивидуального риска, связанного с ЧКВ. Ситуация каждого пациента уникальна, и пациенты, и врачи часто сталкиваются с трудностями при оценке потенциального вреда от этой процедуры. Именно здесь вступает в дело недавно разработанный алгоритм на основе искусственного интеллекта.

Точное прогнозирование рисков для принятия обоснованных решений

Ведущий исследователь, доктор медицинских наук Дэвид Э. Гамильтон, научный сотрудник отделения кардиореанимации и интенсивной терапии Мичиганского медицинского университета, подчёркивает важность точного прогнозирования риска в контексте ЧКВ. Он отмечает, что этот инструмент позволяет распознавать широкий спектр исходов после ЧКВ, предоставляя медицинским работникам и пациентам критически важную информацию, необходимую для принятия обоснованных решений о лечении.

Традиционно существуют инструменты стратификации риска для ЧКВ, но многие из них неточны и не предполагают участия пациентов в процессе разработки. Команда Мичиганского медицинского центра стремилась исправить это, собрав данные взрослых пациентов, перенесших ЧКВ в период с апреля 2018 года по конец 2021 года, используя регистр кардиоваскулярного консорциума Blue Cross Blue Shield of Michigan (BMC2).

Исследователи использовали передовое программное обеспечение для машинного обучения XGBoost для анализа более 20 предпроцедурных характеристик, включая возраст, артериальное давление и общий уровень холестерина. Этот комплексный подход позволил разработать модель на базе ИИ, продемонстрировавшую исключительную точность прогнозирования критических исходов, таких как смерть, массивные кровотечения и необходимость переливания крови. Примечательно, что эта модель ИИ превзошла своих предшественников, которые опирались на аналогичные предпроцедурные характеристики.

Пациентоориентированный и индивидуальный подход

Отличительной особенностью этого алгоритма искусственного интеллекта является его ориентация на пациента. Он учитывает отзывы Консультативного совета пациентов по ЧКВ, обеспечивая учет индивидуальных потребностей и проблем. Цель — предоставить пациентам и медицинским работникам инструмент, который облегчает совместное принятие решений и способствует информированию пациентов о потенциальных рисках, связанных с ЧКВ.

Благодаря широкому распространению смартфонов иtronмедицинских карт существует огромный потенциал для интеграции этого инструмента прогнозирования рисков на основе искусственного интеллекта вtronсистемы здравоохранения. Это сделает его легкодоступным у постели больного, позволяя врачам быстро передавать сложную информацию и одновременно повышая понимание пациентами рисков, связанных с ЧКВ.

Доступная технология ИИ

Инновационная технология, разработанная командой Мичиганского медицинского центра, была преобразована в удобное приложение для компьютеров и телефонов, обеспечивающее широкий доступ и удобство использования. Такая демократизация инструментов ИИ обещает улучшение результатов лечения пациентов и расширение совместного принятия решений пациентами и врачами.

Мы выражаем признательность Blue Cross, Blue Shield of Michigan и Blue Care Network за поддержку, оказанную в рамках программы BCBSM Value Partnerships. Несмотря на тесное сотрудничество Blue Cross, Blue Shield of Michigan и BMC2 в ходе данного исследования, мнения, высказанные автором, не обязательно отражают точку зрения BCBSM или его сотрудников.