В настоящее время хирургические бригады полагаются на мнение врача, чтобы решить, какие пациенты нуждаются в послеоперационной интенсивной терапии. Единого набора фиксированных критериев или стандартизированного послеоперационного пути для принятия решения не существует.
Пилотное исследование Американского хирургического колледжа использовало машинное обучение для анализа больших объемов данных, поиска корреляций между переменными, оценки вариантов и поиска решений для проблемы сортировки послеоперационных пациентов. ИИ строит блок-схему вопросов и ответов, которые приводят к решению, и объединяет опыт и информацию из многих источников, чтобы повысить надежность прогнозов.
Полученный алгоритм включал 87 клинических переменных и 15 конкретных критериев, связанных с целесообразностью госпитализации в реанимацию в течение 48 часов после операции. Прием в отделение интенсивной терапии был признан целесообразным, если был соблюден один из этих критериев. Критерии включали: интубацию в течение более 12 часов, повторную интубацию, остановку дыхания или кровообращения, артериальное давление ниже 100/60 мГр в течение двух часов подряд, частоту сердечных сокращений ниже 60 или выше 110 ударов в минуту в течение двух часов подряд, необходимость ИВЛ, размещение центрального венозного катетера или катетера Сван-Ганца, начало сердечной аритмии, инфаркт миокарда, возвращение в операционную, переливание крови, требующее более 4 единиц, или повторный прием в ОИТ после предварительного поступления.
Исследователи подготовили анкету, чтобы проспективно опросить врачей, как они будут оценивать потребность в интенсивной терапии для каждого пациента.
Искусственный интеллект правильно распределил 41 из 50 пациентов в исследовании (82%). Точность сортировки хирургов составляла 70% (35 пациентов), реаниматологов - 64% (32 пациента) и анестезиологов - 58% (29 пациентов). Количество неправильных решений по сортировке было наименьшим для ИИ (18%), за ним следовали 30% для хирургов, 36% процентов для реаниматологов и 42% для анестезиологов.
Хотя ИИ в этом исследовании явно превзошел мнение врачей, это первый шаг. Алгоритм будет улучшен и усовершенствован, так как ИИ анализирует всё больше пациентов, а тестирование в других медучреждениях должно подтвердить правильность модели ИИ.