ИИ-ассистента для прогноза сердечной недостаточности до симптомов создали в Кабардино-Балкарском госуниверситете им. Х. М. Бербекова (КБГУ). Система позволяет выявлять риски заболеваний на ранних этапах, рассказали ТАСС в учебном заведении.
ML-модель (искусственный интеллект, автоматизирующий рабочие процессы) обучена на обширных массивах открытых обезличенных медицинских данных. Эта информация включает в себя результаты лабораторных анализов, клинические исследования, информацию из анамнеза (истории болезни) пациентов и сведения об их образе жизни. Такой комплексный подход позволяет алгоритму находить сложные закономерности. Задача – с высокой точностью прогнозировать риск развития сердечной недостаточности.
«Система не заменяет врача, а выступает в роли интеллектуального ассистента, предоставляя основанную на данных, объективную оценку. Это поможет специалисту принять более взвешенные решения о дополнительных обследованиях, назначении терапии или коррекции образа жизни. Алгоритмы машинного обучения способны находить скрытые взаимосвязи в данных, которые могут оставаться не замеченными при традиционном анализе, тем самым указывая на ранее недооцененные факторы риска», — пояснил автор проекта, сотрудник лаборатории интеллектуальных систем и анализа данных КБГУ Тимур Бицуев.
Система открывает новые перспективы для кардиологов. Помимо помощи в ранней диагностике и персонализированном подходе к пациенту, разработка обещает и системные преимущества: снижение числа госпитализаций за счет своевременного выявления, сокращение времени обслуживания одного пациента за счет структурированной аналитической поддержки.
«Главное преимущество – возможность выявить риск сердечной недостаточности еще до появления явных клинических симптомов. Это позволяет врачам заранее выбирать оптимальную тактику наблюдения и ведения пациента. К тому же она поможет медучреждениям снизить число госпитализаций и сократит время обслуживания одного пациента», — отметил Бицуев.