Подписаться
Читать в телеграм
С помощью алгоритмов Webiomed уже было проанализировано свыше 4000 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-скай» моделей машинного обучения.
Результаты показали, что 1800 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 второй 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.
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”.
Андрей Саликов,
коммерческий директор Webiomed.
Применение технологий искусственного интеллекта, включая машинное обучение, для персонального прогнозирования заболеваний и осложнений является одним из самых востребованных направлений современного цифрового здравоохранения.
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.
Юлия Щеглова,
старший проектный менеджер кластера биомедицинских технологий Фонда «Сколково».
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.
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.
Дмитрий Патарушин,
заместитель главного врача по лечебно-диагностической работе медцентра «Миг».
