Российский алгоритм обошел шкалу GRACE в прогнозировании рисков при инфаркте

Коллектив российских исследователей на базе Сыктывкарского государственного университета имени Питирима Сорокина и других научных учреждений создал алгоритм на основе искусственного интеллекта для прогнозирования риска летального исхода у пациентов с острым коронарным синдромом. Информацию передает издание RuNews24.ru.

Нейросеть обучалась на медицинских картах более 14 тысяч человек из Ленинградской области, Санкт-Петербурга и Республики Коми. В окончательную выборку попали данные 13,3 тысячи пациентов по 28 параметрам, среди которых возраст, результаты анализов и показатели артериального давления.

Программа работает на базе метода машинного обучения CatBoost. Точность оценки новой модели составила 0,961 по показателю AUC-ROC, тогда как стандартная шкала GRACE показывает результат 0,919. Алгоритм также демонстрирует факторы, оказавшие наибольшее влияние на состояние конкретного пациента, что должно ускорить принятие врачебных решений. Разработчики уточнили, что перед массовым использованием системы в больницах потребуются дополнительные тестирования.