Учёные Коми разработали ИИ-систему для прогноза смертности при ОКС

Учёные Сыктывкарского госуниверситета имени Питирима Сорокина совместно с российскими коллегами разработали систему прогнозирования госпитальной летальности у пациентов с острым коронарным синдромом (ОКС). Об этом пишет ТАСС. 

Авторы исследования применили методы машинного обучения для анализа данных более 14 тысяч пациентов, госпитализированных с ОКС в лечебные учреждения Коми, Санкт-Петербурга и Ленинградской области. В финальный анализ вошли сведения о 13,3 тысячи пациентов с оценкой 28 клинических параметров, включая возраст, гемодинамику, лабораторные данные и результаты инструментальных исследований.

Наиболее эффективной оказалась ансамблевая модель градиентного бустинга CatBoost. Её прогностическая способность достигла 0,961, тогда как у шкалы GRACE — лишь 0,919. Руководитель лаборатории СГУ Илья Соловьёв пояснил, что ансамблевые алгоритмы способны выявлять сложные закономерности, недоступные традиционным регрессионным моделям. Это позволяет формировать более точный профиль риска пациента уже на этапе госпитализации.

Среди ключевых факторов риска исследователи назвали фракцию выброса левого желудочка, класс сердечной недостаточности по Killip, возраст, уровень систолического давления и наличие дислипидемии в анамнезе. При этом авторы подчеркнули, что технология пока не готова к широкому клиническому внедрению: необходимы мультицентровые исследования для подтверждения воспроизводимости результатов.