Исследователи из госпиталя Бригэма (Brigham and Women's Hospital), а также Юго-западного медицинского центра Техасского университета разработали новый алгоритм машинного обучения, который предсказывает риск госпитализации по поводу сердечной недостаточности для людей, страдающих диабетом 2 типа.
Используя данные почти 9 000 пациентов из исследования «Действия по контролю сердечно-сосудистого риска при диабете» (ACCORD), разработчики создали модель, находящую закономерности в 147 общих переменных, включая демографические, клинические и биологические данные. для каждого пациента. За пять лет исследования у 319 пациентов (3,6% от общего числа) развилась сердечная недостаточность. Наиболее распространенные факторы включали вес, возраст, гипертонию, а также креатинин, ЛПВП, уровень глюкозы в крови, ширину QRS-комплекса, перенесённый инфаркт миокарда или шунтирование коронарной артерии. Самый высокий балл риска был связан с вероятностью развития сердечной недостаточности 1 к 5 через пять лет.
Оценка риска WATCH-DM, определяемая моделью машинного обучения, теперь доступна в качестве онлайн-инструмента для использования врачами.
Команда работает над тем, чтобы интегрировать их систему оценки в электронные системы медицинских записей в госпитале Бригэма и в Юго-западном медицинском центре Техасского университета для обеспечения возможности использования в режиме реального времени.
https://care.diabetesjournals.org/content/early/2019/09/11/dc19-0587