Специалисты Петрозаводского государственного университета (ПетрГУ), работавшие в кооперации с турецкими коллегами, объявили о создании системы на базе искусственного интеллекта. Ее предназначение – выявление дисфункции правого желудочка, которая является осложнением при острой тромбоэмболии легочной артерии (ТЭЛА).
Особенности патологии
Данное осложнение возникает вследствие внезапного увеличения давления в легочной артерии, что, в свою очередь, приводит к нарушению сократительной функции и дилатации (расширению) правых отделов сердца. Актуальность разработки обусловлена необходимостью оперативной и точной диагностики для предотвращения серьезных последствий.
Технологическая основа
Разработанный алгоритм базируется на модели под названием Binary Rule Search. Эта модель функционирует, оперируя бинарными признаками, представленными в формате 0 или 1. На основе этих комбинаций формируются наборы правил, которые являются интерпретируемыми и понятными для медицинских специалистов при оценке рисков. Проще говоря, система не выдает "черный ящик" с результатом, а объясняет, почему она пришла к тому или иному выводу, что крайне важно в медицине.
Данные для обучения и факторы анализа
Обучение и тестирование модели проводились на ретроспективной выборке данных, включающей информацию о 363 пациентах. Система учитывает широкий спектр факторов, влияющих на развитие дисфункции. К ним относятся: тромботическая нагрузка (объем тромбов), их локализация (например, в главной или обеих легочных артериях), а также сопутствующие заболевания и состояния. Среди последних — сердечная недостаточность, артериальная гипертензия, возраст пациента и другие коморбидные патологии.
Применение в клинической практике
По результатам работы создан офлайн-прототип системы поддержки принятия врачебных решений (CDSS – Clinical Decision Support System). Этот прототип способен генерировать краткие, но информативные и, главное, объяснимые отчеты, предоставляя врачам обоснованные данные для принятия решений.