Реаніматологи нерідко стикаються з дилемою: провести аналіз крові пацієнта, який дасть додаткову інформацію про стан здоров’я, або ж діяти негайно, щоб збільшити шанси хворого на виживання. Щоб допомогти лікарям, дослідники Прінстонського університету розробили унікальну обчислювальну систему для проведення чотирьох найважливіших аналізів крові: на вміст лактату, креатиніну, азоту сечовини і лейкоцитів.

Всі зазначені показники крові важливі для діагностики ниркової недостатності та сепсису – двох найбільш небезпечних станів для пацієнтів відділення реанімації. Коли життя людини під загрозою, зараження крові (сепсис) або відмова нирок у багатьох випадках загрожують їй неминучою смертю. Для попереднього аналізу були взяті дані більше 58 тисяч пацієнтів, які звернулися за невідкладною допомогою у медичний центр Бостона Beth Israel Deaconess за останні 10 років. Дослідники відібрали понад 6 тисяч записів про стан дорослих пацієнтів, які залишалися у відділенні інтенсивної терапії від 1 до 20 днів, на підставі яких «навчалася» система штучного інтелекту.

За словами вчених, дані такого масштабу вперше стали доступними для досліджень, тим більше, для аналізу за допомогою методів машинного навчання.
Алгоритм аналізу стану пропонує лікарям використовувати так звану «функцію винагороди», яка показує, наскільки доцільно проведення аналізу крові пацієнта в поточний момент. На підставі вихідних даних хворого ШІ визначає його загальний стан здоров’я і самопочуття. Якщо результат тесту крові покаже користь введення антибіотиків або іншого лікарського втручання, то лікарі надійдуть так, як рекомендує система. У той же час лікар може прийняти рішення під свою відповідальність, наприклад, почати оперувати без попереднього проведення аналізу крові.

Використання штучного інтелекту при реанімації хворих, особливо в умовах дефіциту часу, може виявитися набагато ефективніше, ніж всі існуючі до нього способи діагностики пацієнтів у ситуаціях, що загрожують життю.

Для того, щоб з максимальною користю застосувати ШІ у лікуванні тяжкохворих, вчені використовували системний підхід, відомий як «навчання з підкріпленням». Таке навчання системи виключає прийняття рішення, що підвищує ризики для пацієнта. Навпаки, програма буде шукати оптимальний і найраціональніший вихід у критичній ситуації – і обере рішення не суб’єктивно, ґрунтуючись на емоціях (як людина), а математично, блискавично підрахувавши всі плюси і мінуси для пацієнта.

Підсумки тестування програми виявилися обнадійливими: використання алгоритму прийняття рішень показало, що у 44% випадків не було необхідності робити аналіз на лейкоцити. Таким чином, лікарі зможуть заощадити час і виконати інші маніпуляції, якщо хворий їх потребує.

 

Читайте також:

Унікальна платформа AI здатна виявляти гострі неврологічні захворювання

Facebook розробляє штучний інтелект, який прискорить процедуру МРТ-сканування у 10 разів