В Сыктывкарском госуниверситете создали ИИ‑систему для оценки риска смерти при остром коронарном синдроме
Ученые Сыктывкарского госуниверситета имени Питирима Сорокина вместе с коллегами создали систему на базе искусственного интеллекта для оценки риска смерти у пациентов с острым коронарным синдромом. О разработке сообщили в вузе, передает ТАСС.
Алгоритм обучали на данных более чем 14 тысяч пациентов из медицинских учреждений Коми, Санкт-Петербурга и Ленинградской области. В итоговый анализ включили сведения о 13,3 тысячи человек и 28 клинических параметрах: возраст, показатели давления, лабораторные данные, результаты исследований. В основе модели лежит метод машинного обучения CatBoost.
По словам разработчиков, точность прогноза по метрике AUC-ROC достигла 0,961. Для сравнения, у широко используемой шкалы GRACE этот показатель равен 0,919. Система также показывает, какие факторы сильнее всего влияют на прогноз. При этом авторы подчеркивают, что перед возможным внедрением в клиническую практику технологию нужно проверить в дополнительных исследованиях.
Ключевые факты
Ученые Сыктывкарского госуниверситета имени Питирима Сорокина совместно с коллегами разработали систему ИИ для оценки риска смерти у пациентов с острым коронарным синдромом.
Алгоритм обучали на данных более 14 тысяч пациентов из медицинских учреждений Коми, Санкт-Петербурга и Ленинградской области; в итоговый анализ вошли сведения о 13,3 тысячи человек.
Модель использует метод машинного обучения CatBoost и учитывает 28 клинических параметров, включая возраст, показатели давления, лабораторные данные и результаты исследований.
Точность прогноза по AUC-ROC у системы составила 0,961 против 0,919 у шкалы GRACE; разработчики отмечают необходимость дополнительных исследований перед внедрением в клиническую практику.