Ученые из Массачусетского технологического института (MIT), Mass General Brigham и Гарвардской медицинской школы разработали глубокое обучающееся модель для предсказания состояния пациентов с сердечной недостаточностью на год вперед.
Что такое сердечная недостаточность?
Сердечная недостаточность — это хроническое состояние, при котором сердечная мышца ослаблена или повреждена, что приводит к накоплению жидкости в легких, ногах и других частях тела. Это заболевание является одной из главных причин смертности и заболеваемости во всем мире.
Как работает модель PULSE-HF?
Исследователи создали модель PULSE-HF (Predict changes in left ventricULar Systolic function from ECGs of patients who have Heart Failure), которая анализирует электрокардиограммы (ЭКГ) пациентов. Модель прогнозирует изменения в выбросе крови из левого желудочка сердца, что указывает на степень тяжести сердечной недостаточности.
Если у пациента вероятность ухудшения выброса крови, врач может приоритизировать его лечение. Это поможет снизить количество посещений больниц и упростит процесс диагностики в бедных ресурсами регионах.
Преимущества и вызовы технологии
Главное отличие PULSE-HF — это прогнозирование, а не просто обнаружение проблем. Модель показала высокую точность, с оценками AUROC от 0.87 до 0.91, что свидетельствует о ее надежности.
Однако разработка модели была сложной. Исследователи столкнулись с трудностями в обработке данных, так как файлы ЭКГ часто бывают в неудобных форматах для машинного обучения.
Взгляд в будущее
Следующим шагом для команды станет тестирование PULSE-HF на реальных пациентах, чтобы подтвердить её эффективность в клинических условиях. Несмотря на трудности, исследователи считают, что их работа стоит потраченных усилий, поскольку она может существенно улучшить качество жизни людей с сердечной недостаточностью.
Как отмечает один из авторов работы, Тея Бергамаски: «Любая технология, которая помогает облегчить страдания, стоит того, чтобы на нее тратить время».
