В этой модели впервые были использованы генетические данные, что позволило более точно оценить риск долгосрочных осложнений, как сообщает пресс-служба НИУ ВШЭ.
«Заболевания сердечно-сосудистой системы требуют значительных ресурсов для диагностики, терапии, восстановления и предотвращения, что создаёт серьёзное давление на систему здравоохранения. Внедрение подобных подходов в клиническую практику поможет снизить уровень смертности и частоту рецидивов инфарктов, улучшить качество лечения и уменьшить нагрузку на медицинский персонал», — рассказал стажер-исследователь Международной лаборатории биоинформатики НИУ ВШЭ (Москва) Александр Кирдеев. Его слова цитирует пресс-служба университета.
В рамках проекта, направленного на исследование результативности различных методов машинного обучения с использованием данных, полученных в процессе наблюдения за состоянием пациентов с инфарктом миокарда, Кирдеев и его команда разработали инновационный метод диагностики.
У многих пациентов с инфарктом миокарда развиваются осложнения, которые требуют хирургического вмешательства. Своевременное прогнозирование риска возникновения таких осложнений позволяет снизить вероятность летального исхода и резкого ухудшения состояния пациентов.
Специалисты из России провели исследование, чтобы определить, насколько эффективно различные методы справляются с аналогичными задачами. В исследовании были задействованы такие популярные алгоритмы, как CatBoost, LightLMB, AutoML, а также различные варианты логистической регрессии и случайного леса.
Для сбора данных учёные использовали информацию, полученную в период с 2015 по 2024 год в ходе наблюдения за состоянием здоровья двухсот пациентов, которые проходили лечение в Сургутском окружном центре диагностики и сердечно-сосудистой хирургии.
В процессе этих исследований врачи не только наблюдали за изменениями в работе сердца и сосудов пациентов, но и проводили анализ ДНК, чтобы определить, есть ли у участников исследования мутации в гене VEGFR-2, которые могут ухудшить последствия инфаркта.
Эти данные были использованы Кирдеевым и его командой для обучения алгоритмов, которые они разработали. С помощью этих алгоритмов они смогли оценить, как 39 различных факторов риска, включая мутации в гене VEGFR-2, влияют на вероятность смерти пациентов и развитие осложнений.
Последующие вычисления продемонстрировали, что CatBoost наиболее эффективно прогнозирует вероятность возникновения осложнений. Основываясь на этих данных, исследователи определили девять ключевых факторов, которые влияют на вероятность возникновения таких проблем. Один из них — мутации в гене VEGFR-2.
В будущем анализ этих факторов риска с помощью искусственного интеллекта позволит более точно и заранее выявлять пациентов, которые находятся в группе повышенного риска преждевременной смерти или развития серьёзных осложнений после инфаркта миокарда.
Наша справка
Инфаркт миокарда — это одно из проявлений ишемической болезни сердца, которая является распространённой проблемой. По данным Всемирной организации здравоохранения, в 2004 году 12,2% смертей в мире были вызваны ишемической болезнью сердца. Она является основной причиной смерти в странах с высоким и средним уровнем дохода и уступает только инфекциям нижних дыхательных путей в странах с низким уровнем дохода.
Во всём мире более 3 миллионов человек ежегодно переносят инфаркт миокарда с подъёмом сегмента ST и 4 миллиона — инфаркт миокарда без подъёма сегмента ST. Инфаркты миокарда встречаются примерно в два раза чаще у мужчин, чем у женщин.
В большинстве стран с высоким уровнем дохода смертность от ишемической болезни сердца снизилась, хотя в США сердечно-сосудистые заболевания по-прежнему являются причиной трети всех смертей. Например, в США смертность от сердечно-сосудистых заболеваний снизилась почти на треть в период с 2001 по 2011 год.
Однако в развивающихся странах ишемическая болезнь сердца становится всё более распространённой причиной смерти. Например, в Индии ишемическая болезнь сердца стала ведущей причиной смертности к 2004 году, составив 1,46 миллиона смертей, а смертность из-за ишемической болезни сердца, как ожидается, удвоится в период с 1985 по 2015 год.
В глобальном масштабе ишемическая болезнь сердца, по прогнозам, будет второй по значимости причиной инвалидности в 2030 году, уступая только униполярному депрессивному расстройству. Она также будет ведущей причиной смерти в этот период.