Учёные Сыктывкарского государственного университета совместно с российскими коллегами разработали систему на основе машинного обучения для прогнозирования госпитальной летальности у пациентов с острым коронарным синдромом.
Новая модель оказалась точнее широко применяемой в мировой практике шкалы GRACE.
Острый коронарный синдром — одна из ведущих причин смертности в мире. Для выбора тактики лечения врачам важно как можно раньше оценить риск неблагоприятного исхода. Традиционные шкалы, включая GRACE, используют ограниченное число параметров и не учитывают сложные взаимосвязи.
Авторы проанализировали данные более 14 тысяч пациентов из Коми, Санкт‑Петербурга и Ленинградской области. Для каждого оценивали 28 клинических показателей. Наиболее эффективной оказалась модель градиентного бустинга: её прогностическая способность достигла 0,961, тогда как у шкалы GRACE — 0,919.
Ключевыми факторами риска стали фракция выброса левого желудочка, класс сердечной недостаточности, возраст, давление и дислипидемия в анамнезе. Анализ также выявил скрытые закономерности, в том числе так называемый парадокс дислипидемии, сообщает ТАСС.
Исследователи подчёркивают, что для широкого внедрения технологии необходимы мультицентровые клинические исследования. Успешная оценка откроет путь к созданию интеллектуальных систем поддержки врачебных решений и снижению смертности.
