На сайте университета Джонса Гопкинса описывается новая система, выявляющая пациентов с высоким риском развития сепсиса. Оригинал статьи ищите под названием "Sepsis-detection ai has the potential to prevent thousands of deaths". А мы представляем перевод статьи о преимуществах использования искусственного интеллекта в диагностике сепсиса, выполненный специалистами в английском и поставщиками медоборудования.
Источник фото: Университет Джонса Гопкинса
Новая система выявляет пациентов с высоким риском развития сепсиса, который плохо поддается ранней диагностике и стремительно прогрессирует.
Как показало масштабное исследование на базе стационаров, при использовании новой системы искусственного интеллекта (ИИ), разработанной в университете Джонса Гопкинса, риск смерти пациентов от сепсиса снижается на 20%. Эта система позволяет обнаружить симптомы опасного заболевания на несколько часов раньше, чем традиционные методы диагностики.
Она анализирует медицинские документы и данные и выявляет пациентов с высоким риском развития опасных для жизни осложнений.
"Это настоящий прорыв, который позволит спасти жизни тысяч пациентов с сепсисом каждый год. Сейчас мы применяем данный подход для повышения эффективности решения других важных задач".
Сепсис развивается в том случае, когда инфекционный агент вызывает цепную реакцию во всем организме. Воспаление может привести к образованию тромбов и повышению проницаемости кровеносных сосудов и в конечном итоге – к повреждению или недостаточности органов. В Соединенных Штатах Америки ежегодно сепсис развивается у 1,7 миллиона взрослых, и более 250 000 из них умирают.
Сепсис легко пропустить, поскольку его симптомы, например повышение температуры и спутанность сознания, нередко встречаются и при других заболеваниях. Чем быстрее поставлен правильный диагноз, тем выше шансы пациента на выживание.
Со слов Сарии, которая также руководит Лабораторией машинного обучения и здравоохранения при университете Джона Гопкинса, один из наиболее эффективных методов улучшения результатов – это ранняя диагностика и своевременное начало правильного лечения, однако традиционно как раз с этим и возникают сложности из-за отсутствия систем для точной ранней диагностики.
Для решения этой проблемы и была разработана таргетная система ранней диагностики в режиме реального времени. Проведя анализ анамнеза пациента в совокупности с имеющимися симптомами и результатами лабораторных исследований, система машинного обучения показывает врачам пациентов с высоким риском развития сепсиса и предлагает протоколы лечения, например антибиотикотерапии.
ИИ следит за пациентами с момента госпитализации до выписки; это гарантирует, что критически важная информация не будет пропущена даже при смене лечащего персонала или переводе пациента в другое отделение.
За время исследования более 4 000 врачей из пяти больниц использовали ИИ в лечении 590 000 пациентов. Также система выполнила обзор 173 931 предыдущих клинических случаев.
В 82% случаев сепсиса ИИ был точен приблизительно 40% времени. При более ранних попытках использования электронных инструментов для диагностики сепсиса выявляли вдвое меньше случаев, а система была точной в течение 2–5% времени. Все случаи сепсиса в конечном итоге диагностируются, однако при текущем стандарте оказания медицинской помощи гибнет 30% людей, у которых он развился.
В наиболее тяжелых случаях сепсиса, когда задержка с началом лечения на час может стоить человеку жизни, ИИ позволял обнаружить заболевание приблизительно на шесть часов раньше, чем традиционные методы.
Со слов соавтора исследования Альберта Ву, ранее большинство подобных систем были правы значительно реже, чем ошибались, что подрывало доверие к методике. В отличие от традиционных подходов, система ИИ позволяет врачу посмотреть, почему данный инструмент дает те или иные рекомендации.
Благодаря сотрудничеству компании, отвечающей за разработку системы, с двумя крупнейшими в США производителями систем ведения электронных медицинских карт новый инструмент будет доступен для различных стационаров.
Специалисты адаптировали эту систему для выявления пациентов с высоким риском образования пролежней, а также пациентов с высоким риском внезапного ухудшения состояния вследствие кровотечения, острой дыхательной недостаточности или остановки сердца.
Как рассказала Сария, в новой системе применяется принципиально новый подход. За счет такого адаптивного подхода принимаются во внимание различия в популяции пациентов, особенности медицинского обслуживания в разных учреждениях и уникальные характеристики каждой системы здравоохранения.
