В Балтийском федеральном университете имени Иммануила Канта разработали прогностический инструмент, который с помощью методов машинного обучения способен предсказывать развитие когнитивных и сердечно-сосудистых осложнений у пациентов с метаболическим синдромом. Новый алгоритм позволит врачам заранее оценивать риски и корректировать лечение, в том числе у пациентов, перенёсших инсульт.
Исследование проводилось на основе комплексного клинического обследования 342 человек. Учёные выявили ряд показателей, влияющих на неблагоприятное течение метаболического синдрома, а также установили гендерные различия в его структуре. Кроме того, были определены ключевые иммунологические маркеры, позволяющие точнее диагностировать нарушения у пациентов с острыми кардиальными патологиями.
На основе глубокого анализа данных специалисты создали алгоритм машинного обучения, который способен прогнозировать исход острого ишемического инсульта, оценивать риск осложнений при остром коронарном синдроме и определять вероятность развития сочетанных кардиоцеребральных нарушений — случаев, когда поражаются одновременно сердце и головной мозг.
Помимо этого, исследователи провели оценку когнитивных функций у групп пациентов с разными метаболическими фенотипами. Полученные результаты легли в основу нового научного подхода к прогнозированию нейропсихологических расстройств, что позволит врачам раньше выявлять нарушения памяти, внимания и мышления у людей с метаболическими нарушениями и своевременно начинать лечение.