20-09-2023

Может ли искусственный интеллект (ИИ) предсказывать эпидемии и прогнозировать их ход? Команда исследователей из Йельского университета и ряда других институтов разработали инновационную платформу, обладающую такими способностями – система может определять тяжесть заболевания и длительность госпитализации во время вспышки инфекции. Результаты исследования опубликованы в журнале Human Genomics.

Платформа использует данные метаболомики (наука, занимающаяся изучением молекулярных структур, связанных с клеточным метаболизмом) и алгоритмы машинного обучения и нацелена на улучшение качества ведения пациентов с инфекционными заболеваниями (в частности, распределения пациентопотока), а также на оптимизацию в принятии медицинских решений, направленных на борьбу с вспышками инфекций.

Реклама

Система интегрирует данные рутинных клинических исследованиях, информацию о коморбидном статусе пациентов, а также данные метаболомики для формирования предсказания о степени тяжести коронавирусной инфекции Covid и времени, которое может потребоваться для стационарного лечения пациента.

Машина обучалась на всесторонних данных 111 пациентов с Covid, госпитализированных в 2020 году, а в качестве контрольной группы были отобраны данные 342 здоровых участников (работников здравоохранения). Пациенты разделялись на разные группы в зависимости от необходимости лечения (от отсутствия потребности в лечении до необходимости интубации и искусственной вентиляции легких).

Среди показателей, которые коррелировали со степенью тяжести Covid-19, отмечались уровни таких метаболитов как аллантоин, 5-гидрокси-триптофан и глюкуроновая кислота, а также уровень эозинофилов крови.

ИИ-система состоит из трех ключевых компонентов:
- дерева принятия клинических решений (учитывает ключевые прогностические биомаркеры для определения прогноза прогрессирования заболевания);
- определение длительности стационарного лечения (система успешно определяла этот параметр с статистической погрешностью в 5 дней; ЧДД (более 18 движений) и уровень концентрации азота мочевины в крови были ассоциированы с увеличением продолжительности нахождения в стационаре;
- определение степени тяжести (платформа определяла этот показатель и вероятность перевода в отделение интенсивной терапии).

Реклама

И хотя система разработана для оптимизации ведения пациентов с Covid, данная разработка закладывает основы и для борьбы с другими потенциальными вирусными инфекциями. Платформа, основанная на алгоритмах искусственного интеллекта, может стать инструментом эффективной борьбы с пандемиями и предоставляет возможность принимать решения, основанные на компьютерном анализе медицинских данных.

Материал подготовлен в рамках проекта «Медицина в точке бифуркации». Проект поддержан грантом Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий»

Источник: Georgia Charkoftaki et al. An AI-powered patient triage platform for future viral outbreaks using COVID-19 as a disease model // Human Genomics. 2023

Реклама