Российские учёные разработали модель ИИ для оценки риска осложнений после инфаркта миокарда

Российские учёные создали инновационную модель машинного обучения, которая позволяет более точно оценивать риск осложнений у пациентов, перенёсших инфаркт миокарда. Как сообщает пресс-служба НИУ ВШЭ, впервые в данной модели были учтены генетические данные, что значительно увеличивает точность прогноза долгосрочных последствий для больных.

Специалист по биоинформатике Александр Кирдеев подчеркнул, что внедрение данной модели в медицинскую практику может привести к снижению смертности и повторных инфарктов, оптимизируя лечение и снижая нагрузку на врачей. Разработка осуществлялась в рамках проекта, направленного на оценку эффективности различных методов машинного обучения, применяемых к данным о пациентах с инфарктом миокарда.

Вследствие исследования, проведенного с 2015 по 2024 годы, учёные проанализировали данные 200 пациентов, лечившихся в Сургутском центре диагностики и сердечно-сосудистой хирургии. Врачи отслеживали состояние сердечно-сосудистой системы и проводили анализ ДНК на наличие мутаций в гене VEGFR-2, способных усугубить последствия инфаркта.

Среди протестированных алгоритмов, наилучшие результаты показал CatBoost, который выделил девять ключевых факторов риска, включая мутации в гене VEGFR-2. Учёные уверены, что использование искусственного интеллекта для анализа этих факторов может позволить заранее выявлять пациентов с повышенным риском серьезных осложнений.

]]>