Исследователи из клиники Мейо создали систему на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая по фотографиям послеоперационных ран точно определяет инфекции. Это может изменить подход к восстановлению после операций.

Результаты опубликованы в издании Annals of Surgery. Ученые разработали алгоритм, который автоматически находит на снимках хирургические разрезы, проверяет качество изображения и отмечает признаки заражения. Систему обучали на 20 000 фотографий от 6 000 пациентов из девяти больниц Мейо.

Корнелиус Тилс, хирург-онколог и соавтор исследования, объясняет:

Сейчас осмотр швов после операции — это рутинная работа врачей. Она отнимает время, и из-за этого помощь иногда запаздывает. Наша модель ускорит процесс: она сразу отберет снимки с подозрением на инфекцию и направит их специалистам.

Алгоритм работает в два этапа: сначала ищет на фото разрез, потом анализирует, нет ли воспаления.

Точность распознавания швов — 94%, а вероятность правильно определить инфекцию — 81%.

AUC (Area Under the Curve) — метрика, которая показывает, насколько точно модель отличает один класс от другого (например, инфицированную рану от здоровой). Значение 81% означает, что в 81% случаев алгоритм верно выделит больные ткани на фоне нормальных.

Хала Муадди, ведущий автор исследования, добавляет:

Этот инструмент особенно полезен сейчас, когда все чаще операции проводят амбулаторно, а пациенты восстанавливаются дома. ИИ может стать первым фильтром, который предупредит врачей о проблеме раньше, чем ее заметит сам пациент.

Преимущества технологии:

• Пациенты быстрее получают обратную связь.
• Врачи тратят меньше времени на рутину и сосредотачиваются на сложных случаях.
• Раннее выявление инфекций снижает риск осложнений и стоимость лечения.

Важно, что система одинаково хорошо работает у пациентов разного пола, возраста и расы — это исключает ошибки из-за предвзятости алгоритма.

Пока модель тестируют, но ученые уверены: если дальнейшие испытания пройдут успешно, такой ИИ изменит правила игры в послеоперационном уходе.

• Главный плюс разработки — скорость. Инфекция после операции часто развивается стремительно, и даже сутки задержки могут привести к сепсису. Если ИИ будет автоматически анализировать фото и сразу отправлять тревожные случаи врачам, это спасет жизни.
• Второе — доступность. В сельских районах или странах с нехваткой хирургов система станет «цифровым ассистентом», который разгрузит медиков.
• Третье — экономия. Лечение запущенных инфекций обходится в разы дороже, чем раннее вмешательство.

81% точности в диагностике инфекций — это хорошо, но недостаточно для полностью автономной работы. Ложные срабатывания увеличат нагрузку на врачей, а пропущенные случаи приведут к осложнениям. Нужно дорабатывать алгоритм, возможно, добавляя данные о температуре пациента или анализах крови.

Ранее мы разбирались, как ИИ помогает в диагностике заболеваний.