Нейросеть научилась диагностировать астму у детей

Масштаб проблемы

Бронхиальная астма – одно из самых распространённых хронических заболеваний в мире: ею страдают свыше 339–350 миллионов человек. Особенно остро проблема стоит в детской популяции: по данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) и Глобальной инициативы по борьбе с астмой (GINA), заболевание встречается у 10–14 % детей. При этом именно в раннем возрасте диагностика осложняется тем, что респираторные симптомы – хрипы, кашель – могут быть как временным явлением, так и началом хронического заболевания.

Электронная медкарта с поддержкой ИИ теперь может помочь педиатрам определить, перерастут ли у ребенка хрипы и кашель в хроническую астму.

Перед педиатрами стоит непростая задача: определить, у каких детей проявления со стороны дыхательной системы со временем трансформируются в стойкую астму, а у каких – самостоятельно исчезнут. От точности такого прогноза во многом зависит тактика наблюдения и своевременность мер профилактики.

Как работает цифровой маркер

Учёные предложили решение на базе машинного обучения – Passive Digital Marker, интегрированный в электронную медицинскую карту. Его ключевое преимущество в том, что он не требует дополнительных обследований или новых анализов: система использует уже накопленные данные о пациенте. В расчёт берутся:

симптомы со стороны дыхательной системы;

сведения об аллергиях;

история перенесённых инфекций;

результаты анализов;

данные о приёме лекарств;

семейный анамнез.

На основании этих сведений алгоритм формирует оценку риска развития хронической астмы – «высокий» или «низкий». Такой подход позволяет систематизировать разрозненную информацию и выявить скрытые закономерности, которые при рутинном анализе могут остаться незамеченными.

Результаты пилотного исследования

Эффективность цифрового маркера проверили в рамках пилотного исследования, результаты которого опубликованы в журнале Scientific Reports. В проекте приняли участие 34 практикующих педиатра. Им предложили оценить 10 клинических сценариев, составленных на основе реальных данных электронных медкарт детей в возрасте до трёх лет.

Задача врачей состояла в прогнозировании риска развития постоянной астмы. Прогнозы формировались в двух режимах: сначала без использования цифрового маркера, затем – с опорой на его оценку. Результаты продемонстрировали заметный прирост точности:

средняя точность прогноза с маркером – 83 %;

без маркера – 61 %.

Наиболее значимым оказалось улучшение выявления детей, у которых впоследствии действительно развивалась постоянная астма. Это особенно важно, поскольку именно ранняя идентификация группы риска позволяет своевременно скорректировать тактику наблюдения.

Роль технологии в работе врача

Важно подчеркнуть, что цифровой маркер не призван заменить врача. Его задача – выступить в роли вспомогательного инструмента: быстро агрегировать и проанализировать большой объём данных, чтобы обратить внимание специалиста на потенциально опасные комбинации факторов. В условиях ограниченного времени приёма такая поддержка может существенно повысить качество клинических решений.

Таким образом, Passive Digital Marker – перспективный инструмент для поддержки принятия решений в педиатрии. Он не отменяет врачебного опыта и клинического мышления, но способен сделать прогноз более объективным и обоснованным, а значит – помочь детям получать своевременную и адекватную помощь.

Источник: https://hi-tech.mail.ru/news/151670-nejroset-nauchilas-diagnostirovat-astmu-u-detej/