Разработана система сортировки пациентов на основе ИИ по тяжести заболевания

Группа исследователей из Йельского университета и других учреждений по всему миру разработала инновационную платформу сортировки пациентов на основе искусственного интеллекта, которая, по словам исследователей, способна предсказать тяжесть заболевания и продолжительность госпитализации пациента во время вирусной вспышки.

Эта платформа, использующая машинное обучение и данные метаболомики, призвана улучшить ведение пациентов и помочь медицинским работникам более эффективно распределять ресурсы во время серьезных вирусных вспышек, которые могут быстро перегрузить местные системы здравоохранения. Метаболомика — это изучение малых молекул, связанных с клеточным метаболизмом.

Возможность предсказать, каких пациентов можно отправить домой, а каким, возможно, потребуется госпитализация в отделение интенсивной терапии, крайне важна для работников здравоохранения, стремящихся оптимизировать состояние здоровья пациентов и наиболее эффективно использовать ресурсы больниц во время вспышки заболевания, — сказал старший автор исследования Василис Василиу, профессор эпидемиологии Йельской школы общественного здравоохранения (Yale School of Public Health, YSPH).

Результаты исследования опубликованы в журнале Human Genomics.

Платформа объединяет обычные клинические данные, информацию о коморбидности пациента и нецелевые данные метаболомики плазмы крови для прогнозирования.

Наша платформа для сортировки пациентов с помощью ИИ отличается от типичных моделей прогнозирования COVID-19, — говорит Джорджия Чаркофтаки, ведущий автор исследования и младший научный сотрудник кафедры наук о здоровье окружающей среды YSPH.

Она служит краеугольным камнем для проактивного и методичного подхода к борьбе с предстоящими вирусными вспышками.

Используя машинное обучение, исследователи построили модель тяжести COVID-19 и прогноза госпитализации на основе клинических данных и метаболических профилей, собранных у пациентов, госпитализированных с этим заболеванием.

Модель позволила нам определить панель уникальных клинических и метаболических биомаркеров, которые в высокой степени свидетельствуют о прогрессировании заболевания и позволяют предсказать необходимость ведения пациента уже вскоре после госпитализации, — пишут исследователи в своем исследовании.

Для проведения исследования группа ученых собрала комплексные данные 111 пациентов с COVID-19, госпитализированных в больницу Йель-Нью-Хейвен в течение двух месяцев в 2020 г., и 342 здоровых человека (медицинских работников), которые служили в качестве контроля. Пациенты были разделены на различные классы в зависимости от их потребностей в лечении: от не требующих внешнего кислорода до требующих положительного давления в дыхательных путях или интубации.

В ходе исследования был выявлен ряд повышенных метаболитов в плазме крови, которые четко коррелировали с тяжестью COVID-19. К ним относятся аллантоин, 5-гидрокситриптофан и глюкуроновая кислота.

Примечательно, что пациенты с повышенным уровнем эозинофилов в крови имели худший прогноз заболевания, что позволяет говорить о новом потенциальном биомаркере тяжести COVID-19. Исследователи также отметили, что у пациентов, которым требовалось положительное давление в дыхательных путях или интубация, наблюдалось снижение уровня серотонина в плазме крови, что, по их мнению, является неожиданным результатом, требующим дальнейшего изучения.

Платформа для сортировки пациентов с помощью искусственного интеллекта состоит из трех основных компонентов:

  • Дерево клинических решений. Этот инструмент точной медицины включает в себя ключевые биомаркеры прогноза заболевания и позволяет в режиме реального времени прогнозировать развитие болезни и возможную продолжительность пребывания пациента в стационаре. Протестированная прогностическая модель продемонстрировала в исследовании высокую точность.
  • Оценка продолжительности госпитализации. Платформа успешно оценила продолжительность госпитализации пациента в пределах 5-дневной погрешности. Важными факторами, влияющими на продолжительность госпитализации пациентов, оказались частота дыхания (>18 дыханий в минуту) и минимальный уровень азота мочевины в крови (BUN), побочного продукта белкового обмена.
  • Прогнозирование тяжести заболевания. Платформа достоверно предсказывала тяжесть заболевания и вероятность госпитализации пациента в отделение интенсивной терапии. Это помогает медицинским работникам выявлять пациентов, наиболее подверженных риску развития опасных для жизни заболеваний, и позволяет им быстро начать лечение для оптимизации исходов, говорится в исследовании.

В рамках исследования научная группа разработала удобное для пользователя программное обеспечение — программу COVID Severity by Metabolomic and Clinical Study (CSMC), которая объединяет машинное обучение и клинические данные для обеспечения ведения пациентов на догоспитальном этапе и классификации состояния пациентов при их поступлении в отделение неотложной помощи.

Наша модельная платформа обеспечивает персонализированный подход к ведению пациентов с COVID-19, но она также закладывает основу для будущих вирусных вспышек, — заключает Василиу, заведующий кафедрой наук о здоровье окружающей среды YSPH.

Пока мир продолжает бороться с COVID-19, а мы сохраняем бдительность в отношении возможных будущих вспышек, наша платформа на базе ИИ представляет собой многообещающий шаг на пути к более эффективным и основанным на данных мерам в области общественного здравоохранения.

29.08.2023

Подписаться: Телеграм | Дзен | Вконтакте


Net&IT

Квантовый компьютер смоделировал фундаментальные взаимодействия
Квантовый компьютер смоделировал фундаментальные взаимодействия

Квантовый компьютер Google впервые смоделирова

Глаза в облаках: как ИИ ставит диагноз по видео со смартфона
Глаза в облаках: как ИИ ставит диагноз по видео со смартфона

Искусственный интеллект учится распознавать бо...

Почему ИИ не чувствует мир, как человек
Почему ИИ не чувствует мир, как человек

Ученые объяснили, почему искусственный интелле...

Ученые выяснили, может ли ИИ создавать смешные мемы
Ученые выяснили, может ли ИИ создавать смешные мемы

Что будет, если поручить ИИ придумыв...

Доктор Айболит или доктор ИИ: кому доверяют пациенты
Доктор Айболит или доктор ИИ: кому доверяют пациенты

ИИ уже пишет истории болезней, но см...

Ученые выяснили, доверяют ли ИИ пациенты стоматолога
Ученые выяснили, доверяют ли ИИ пациенты стоматолога

Что чувствуете, когда вместо врача ваши снимки...

ИИ точно предсказывает рак груди по маммограмме
ИИ точно предсказывает рак груди по маммограмме

ИИ научился предсказывать рак по том

Геном как роман: нейросети стали лучшими читателями ДНК
Геном как роман: нейросети стали лучшими читателями ДНК

Что общего у стихов Пушкина и ДНК&nb...

Ученые улучшили распознавание животных на фото
Ученые улучшили распознавание животных на фото

Исследователи нашли способ заставить ИИ т...

ИИ нужен не забор, а поводок
ИИ нужен не забор, а поводок

Если регулировать ИИ как атомную ста...

Квантовые компьютеры станут меньше и экономичнее
Квантовые компьютеры станут меньше и экономичнее

Эксперты нашли способ укротить главного врага ...

Без вины виноватый: ИИ оправдывает свои поступки, как человек
Без вины виноватый: ИИ оправдывает свои поступки, как человек

ИИ, который оправдывает собственные пост...

Создан самый быстрый и надежный квантовый генератор случайных чисел
Создан самый быстрый и надежный квантовый генератор случайных чисел

Саудовские ученые создали генератор случайных

Ученые научили ИИ понимать иерархию клеток
Ученые научили ИИ понимать иерархию клеток

Ученые нашли способ заставить данные о&n...

ИИ определяет, какой принтер напечатал деталь
ИИ определяет, какой принтер напечатал деталь

Ученые создали ИИ, который по фотографии ...

Создан энергоэффективный чип с локальной обработкой данных
Создан энергоэффективный чип с локальной обработкой данных

В Техническом университете Мюнхена создали нов...

Ученые записали 11-символьный пароль в молекулы
Ученые записали 11-символьный пароль в молекулы

Молекулы, такие как ДНК, могут хранить ог...

ИИ предупреждает поломки в системах связи
ИИ предупреждает поломки в системах связи

Российские инженеры из компании Lauf...

Код под прикрытием: как ИИ-ассистент банка ловит баги на лету
Код под прикрытием: как ИИ-ассистент банка ловит баги на лету

Т-Банк создал первого в России ИИ-ассисте...

Сговор машин: что происходит, когда ChatGPT общается с себе подобными
Сговор машин: что происходит, когда ChatGPT общается с себе подобными

Новое исследование показало, что искусств...

Из слов в объем: Kandinsky 3D лепит модели на лету
Из слов в объем: Kandinsky 3D лепит модели на лету

Дизайнеры, инженеры, архитекторы — ...

Лишние узлы — долой: нейросеть научилась видеть главное в графах
Лишние узлы — долой: нейросеть научилась видеть главное в графах

Исследователи из Университета Кумамото ра...

Как ИИ выкручивается, когда не знает языковых правил
Как ИИ выкручивается, когда не знает языковых правил

Исследователи из Оксфорда и Allen In...

Поиск на сайте

ТОП - Новости мира, инновации

Что важнее для сотрудников: равенство или справедливость оплаты
Что важнее для сотрудников: равенство или справедливость оплаты
Музейная пыль: как чучела птиц выдали тайны грязного прошлого
Музейная пыль: как чучела птиц выдали тайны грязного прошлого
Ученые намерены запустить 3D-печать из металлолома
Ученые намерены запустить 3D-печать из металлолома
Рак кишечника повышает риск раннего климакса
Рак кишечника повышает риск раннего климакса
Низкожировая диета замедлила рак поджелудочной у мышей
Низкожировая диета замедлила рак поджелудочной у мышей
Жажда мира: нагретый воздух высасывает влагу из планеты
Жажда мира: нагретый воздух высасывает влагу из планеты
Nature: Древний углерод из рек возвращается в атмосферу
Nature: Древний углерод из рек возвращается в атмосферу
В СПбГУ создали экологичный аккумулятор на основе хинонов
В СПбГУ создали экологичный аккумулятор на основе хинонов
SLEEP: У детей вовлеченных родителей крепче сон
SLEEP: У детей вовлеченных родителей крепче сон
Ученые нашли ранние маркеры рака в крови
Ученые нашли ранние маркеры рака в крови

Новости компаний, релизы

От парты к станку: как в Казани учат будущих авиастроителей
От атома до села: как Минобрнауки тратит миллионы на популяризацию науки
Почва под контролем: чем Verda поможет фермерам
Деньги любят счет: как пенсионеры осваивают банковские сервисы
MITEX 2025: новинки оборудования, деловая программа, нетворкинг