Реаниматологи нередко сталкиваются с дилеммой: провести анализ крови пациента, который даст дополнительную информацию о состоянии здоровья, или же действовать немедленно, чтобы увеличить шансы больного на выживаемость. Чтобы помочь врачам, исследователи Принстонского университета разработали уникальную вычислительную систему для проведения четырех самых важных анализов крови: на содержание лактата, креатинина, азота мочевины и лейкоцитов.

Все указанные показатели крови важны для диагностики почечной недостаточности и сепсиса – двух наиболее опасных состояний для пациентов отделения реанимации. Когда жизнь человека под угрозой, заражение крови (сепсис) или отказ почек во многих случаях грозят ему неминуемой смертью. Для предварительного анализа были взяты данные более 58 тысяч пациентов, обратившихся за неотложной помощью в медицинский центр Бостона Beth Israel Deaconess за последние 10 лет. Исследователи отобрали более 6 тысяч записей о состоянии взрослых пациентов, которые оставались в отделении интенсивной терапии от 1 до 20 дней, на основании которых «обучалась» система искусственного интеллекта.

По словам ученых, данные такого масштаба впервые стали доступными для исследований, тем более, для анализа с помощью методов машинного обучения.
Алгоритм анализа состояния предлагает врачам использовать так называемую «функцию вознаграждения», которая показывает, насколько целесообразно проведение анализа крови пациента в текущий момент. На основании исходных данных больного ИИ определяет его общее состояние здоровья и самочувствия. Если результат теста крови покажет пользу введения антибиотиков или другого врачебного вмешательства, то врачи поступят так, как рекомендует система. В то же время доктор может принять решение под свою ответственность, например, начать оперировать без предварительного проведения анализа крови.

Использование искусственного интеллекта при реанимации больных, особенно в условиях дефицита времени, может оказаться намного эффективнее, чем все существовавшие до него способы диагностики пациентов в ситуациях, угрожающих жизни.

Для того, чтобы с максимальной пользой применить ИИ для лечения тяжелобольных, ученые использовали системы подход, известный как «обучение с подкреплением». Такое обучение системы исключает принятие решения, повышающего риски для пациента. Напротив, программа будет искать оптимальный и самый рациональный выход в в критической ситуации – и примет решение не субъективно, основываясь на эмоциях (как человек), а математически, молниеносно подсчитав все плюсы и минусы для пациента.

Итоги тестирования программы оказались обнадеживающими: использование алгоритма принятия решений показало, что в 44% случаев не было необходимости делать анализ на лейкоциты. Таким образом, врачи смогут сэкономить время и выполнить другие манипуляции, если больной в них нуждается.

 

Читайте также:

Уникальная платформа АІ способна выявлять острые неврологические заболевания

Facebook разрабатывает АІ, который ускорит процедуру МРТ-сканирования в 10 раз