После первых тестов алгоритм правильно прогнозирует риск заболевания для попавших в палату интенсивной терапии более чем в 50% случаев. Но пока некоторые слова в истории болезни сбивают ИИ с толку.
Острая почечная недостаточность — состояние, при котором фильтрационная функция почек внезапно нарушается. ОПН подразделяется на три стадии, и после второй девять из десяти пациентов не выживают. Особенно уязвимы пациенты после крупных полостных операций.
Как сообщает Venture Beat, исследователи из Северо-западного университета и Техасского университета (США) разработали алгоритм, который вычисляет вероятность того, что почечная недостаточность в течение 24 часов разовьется у пациента, попавшего в палату интенсивной терапии. Для этого ИИ использует данные из электронной истории болезни.
Для обучения алгоритма использовалась свободно доступная база данных, содержащая анонимную информацию о 40 000 пациентов, прошедших интенсивную терапию. Из нее выделили данные о возрасте, поле и расовой принадлежности пациентов, а также записи врача в первый день и уровень креатинина в моче через 72 часа. В общей сложности в анализ включили 77 160 записей, которые разделили на две части — для обучения и тестирования.
Разработанный алгоритм верно идентифицировал пациентов с повышенным риском ОПН более чем в 50% случаев, что намного выше, чем у аналогов. Система не идеальна: некоторые слова в истории болезни сбивают ее с толку. Кроме того, она не может правильно прогнозировать болезнь у пациентов с редким сочетанием факторов риска.
Исследователи считают такие показатели хорошим заделом и теперь намерены повысить эффективность ИИ, изменив механизм описания состояния пациентов.
Источник: hightech.plus
