В Нижнем Новгороде ИИ научили прогнозировать выживаемость пациентов с диабетом

НИЖНИЙ НОВГОРОД, 9 декабря. /ТАСС/. Ученые Института биологии старения и Исследовательского центра в сфере искусственного интеллекта нижегородского Университета Лобачевского (ННГУ) разработали модель на основе искусственного интеллекта, способную предсказать риск смерти от всех возможных причин у пациентов с диабетом и объяснить врачам-специалистам свои выводы. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе вуза.

"Модель была обучена на показателях состояния организма более 550 пациентов с диабетом, наблюдавшихся на протяжении 17 лет. Из сотен клинических и лабораторных параметров искусственный интеллект отобрал десять ключевых биомаркеров, формирующих долгосрочный прогноз. Главная особенность разработки - интерпретация нейросетевого анализа с помощью метода SHAP (SHapley Additive exPlanations), который показывает, какие именно данные сыграли в прогнозе решающую роль. Точность прогноза выживаемости с горизонтом 17 лет на протяжении всего периода наблюдения достигает 84%", - говорится в сообщении.

Автор исследования, директор НИИ биологии старения ННГУ Михаил Иванченко рассказал, что новизна исследования заключается в создании не только точного, но и объяснимого предсказательного инструмента. "Благодаря методу интерпретации прогноза искусственного интеллекта можно выделить взаимосвязи между десятками параметров состояния пациента. Например, мы увидели, что возраст, продолжительность болезни и количество осложнений - самые мощные факторы риска смерти при диабете. Кроме того, наш подход позволяет составить персональную карту рисков для конкретного пациента. К примеру, модель может показать, что у пациента высокий риск смерти на 68% сложился в первую очередь из-за повышенного креатинина, возраста и четырех диабетических осложнений", - отметил Иванченко.

Указывая на известные базовые параметры, разработка подсвечивает значение показателей, биологическую роль которых еще только предстоит выяснить ученым. Так, наряду с мозговым натрийуретическим гормоном (NT-proBNP), отражающим скрытое напряжение сердечной мышцы, или креатинином, который указывает на состояние почек, определенная структура N-гликана в сыворотке крови становится биомаркером иммунной регуляции и процессов старения.

"Улавливая эти скрытые закономерности, мы смещаем фокус с общего ведения болезни на целевое управление индивидуальными рисками. Если модель указывает на то, что главный вклад в риск вносит системное воспаление, можно обсудить противовоспалительную терапию. Если ключевым фактором оказался липидный профиль, это позволяет оптимизировать назначение соответствующих препаратов. Таким образом, объяснимый искусственный интеллект превращается из абстрактного алгоритма в практического помощника, который не заменяет врача, а усиливает его клиническое мышление. Это важный шаг к тому, чтобы продлить и улучшить жизнь миллионов людей, живущих с диабетом", - добавил Михаил Иванченко.