Данная информация предназначена для специалистов в области здравоохранения и фармацевтики. Пациенты не должны использовать эту информацию в качестве медицинских советов или рекомендаций.
ИИ от резидента «Сколково» помог снизить риск развития сердечно-сосудистых заболеваний
Медицинский лечебно-диагностический центр «МиГ» и Компания «К-Cкай», разработчик платформы Webiomed, запустили совместный проект внедрения технологий искусственного интеллекта для анализа обезличенных медицинских данных и прогнозирования развития заболеваний пациентов. Он повышает эффективность профилактической медицинской помощи.
С помощью алгоритмов Webiomed уже было проанализировано свыше 4 тыс.
обезличенных электронных медицинских карт центра «МиГ»: вес, рост, возраст,
результаты УЗИ и ЭКГ, тексты врачебных осмотров, данные лабораторных
исследований, коды МКБ из листа окончательных диагнозов пациентов. Анализ
проводился по 13 методикам, включая применение разработанных командой «К-Cкай»
моделей машинного обучения.
Результаты показали, что 1,8 тыс. пациентов имеют высокий риск развития
сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Самыми распространёнными факторами стали
дислипидемия — она была обнаружена у 80,4% пациентов, повышенный уровень глюкозы
крови — у 69%, хроническая болезнь почек 2 стадии — у 65%, ожирение — у 40%, а
также табакокурение —у 38%.
После комплексной оценки рисков развития ССЗ и осложнений от них более 50%
пациентов одного из филиалов клиники «МиГ» были дополнительно обследованы и
получили уточненные рекомендации по профилактике заболеваний, коррекции
назначенного лечения и образа жизни. Спустя полгода 44 человека перешли в группу
сердечно-сосудистого риска ниже.
Андрей Саликов, коммерческий директор Webiomed: «Когда дело доходит до данных о
пациентах, важные детали, которые могут дать врачам ценную информацию и, в
итоге, изменить результат лечения, всегда рискуют потеряться. Недопущение утраты
данных, а также поиск и соединение взаимосвязей в данных в единое целое — одна
из самых важных возможностей моделей искусственного интеллекта. Применение всего
доступного арсенала методов анализа данных пациента в ежедневной практике,
позволяет формировать прогнозы, персональные рекомендации по тактике ведения для
пациентов клиники “МиГ”».
Применение технологий искусственного интеллекта, включая машинное обучение, для
персонального прогнозирования заболеваний и осложнений является одним из самых
востребованных направлений современного цифрового здравоохранения.
Юлия Щеглова, старший проектный менеджер кластера биомедицинских технологий
Фонда «Сколково»: «Практическое применение технологий ИИ с достижением
клинических результатов все еще является довольно редкой историей, несмотря на
то что про ИИ говорят очень много и на всех уровнях. Поэтому для нас важно,
когда резиденты запускают успешные сценарии применения ИИ, внося посильный вклад
в задачи здравоохранения, особенно в сокращение заболеваемости и смертности.
“К-Скай” реализует проект при грантовой поддержке Фонда “Сколково” как
победитель акселерационной программы MedLab».
Модели на основе ИИ анализируют большие объемы данных из самых разных
источников, например, электронных медицинских карт и приборов для дистанционного
мониторинга, и выявляют закономерности в них. Это способствует уменьшению ошибок
при назначении лечения, помогает врачам в разработке индивидуального плана,
проведении своевременных профилактических мероприятий и, в итоге, позволяет
улучшить качество жизни пациента.
Дмитрий Патарушин, заместитель главного врача по лечебно-диагностической работе
медцентра «МиГ»: «Мы опробовали силу ИИ в одном из наших филиалов в городе
бумажников Коряжме. Результатами воодушевлены и видим, как с интересом пациенты
встречают обобщенные с помощью машинных алгоритмов рекомендации к профилактике
смертельных болезней и, главное, осознанно включаются в процесс выполнения этих
рекомендаций. Пациент предупрежден – он знает гораздо больше о своем организме,
генетических предрасположенностях и доверяет этой информации. Профилактика с ИИ
наполнена позитивным настроем к здоровью, заботе о себе на более раннем этапе,
не дожидаясь, когда болезни заявят о себе».