Big Data помогла медикам предсказать сердечный приступ | Блог Medical Note о здоровье и цифровой медицине

Big Data помогла медикам предсказать сердечный приступ

Американские врачи научились предсказывать ухудшение состояния больных сердечно-сосудистыми заболеваниями за несколько часов до приступа. Для этого они исследовали записи о десятках тысяч пациентов.

сердце, big data

Группа ученых из Университета Карнеги-Меллона и Медицинского центра Университета Питтсбурга в США используют алгоритмы машинного обучения для прогнозирования случаев тахикардии и состояний, угрожающих жизни пациентов.

Пока технология используется только для больных, которые уже находятся в клинике в отделении интенсивной терапии.

Ученые и практикующие врачи под руководством профессора Артура Дубравски и профессора Майкла Пински использовали данные о 25 тысячах пациентов, находившихся под наблюдением в стационаре. Они попытались вычленить из медицинских записей существенные факты, которые повлияли на дальнейшее ухудшение состояния больных.

В первую очередь исследователей интересовало, что могло привести к тахикардии — состоянию, которое может в определенных случаях угрожать жизни пациента.

Всего получилось выявить 42 самых разных показателя — от кровяного давления до использования норэпинефрина (норадреналина).

Более того, эти показатели изучались в динамике — были созданы графики, которые буквально поминутно описывали изменение состояния пациентов и применяемые терапевтические меры перед началом тахикардии и других кризисов.

В то время, как наблюдаемое состояние пациентов могло и не говорить о приближающемся приступе, исследователи с достаточно высокой точностью установили сочетания данных, позволяющих предсказать наступающее ухудшение.

Ученые смогли разработать компьютерный алгоритм, который научился распознавать эти сигналы заблаговременно, до наступления необратимых последствий для больного. Кроме того, алгоритм рекомендует соответствующую тактику лечения в зависимости от состояния пациента.

«В некоторых случаях мы можем предсказать ухудшение состояния пациента за несколько часов до начала кризиса. И эти признаки, как правило, остаются незамеченными врачами и медсестрами», — говорит профессор Дубравски.

Сейчас ученые работают над дальнейшим развитием алгоритма. Машину хотят научить распознавать ранние признаки дыхательной недостаточности, внутреннего кровотечения и других опасных состояний.

Оставить комментарий