Искусственный интеллект в виде нейронных сетей все глубже проникает в медицину. Теперь он «отбирает хлеб» (на самом деле – нет) у особой касты врачей – анестезиологов. Чем сложнее операция, чем сложнее пациент, тем больше данных нужно анестезиологу и тем выше нужна его квалификация, чтобы все закончилось хорошо и пациент вышел из наркоза. Одно из самых опасных «анестезиологических» осложнений – это гипоксемия, недостаточное содержание кислорода в крови пациента. Она может стать причиной и сердечного приступа, и ишемии головного мозга и много чего ещё.
Учёные из Вашингтонского университета разработали систему Prescience, которая используя все данные о пациенте (в первую очередь – возраст, рост и вес), сама способна оценить риск возникновения гипоксемии ещё до начала операции, а затем корректировать этот риск в режиме онлайн во время хирургического вмешательства. Принципы и описание Prescience исследователи опубликовали в Nature Biomedical Engineering.
Более того, система способна объяснить врачу, почему может возникнуть гипоксемия, что важно для лучшего понимания анестезиологом и всей хирургической командой происходящего.
Обучение Prescience велось на основе 50 000 записей хирургических операций, выполненных в Медицинском центре Вашингтонского университета. Именно на этой выборке удалось показать, что главный фактор риска возникновения гипоксемии – индекс массы тела (вообще, говоря – один из главных показателей здоровья, равный отношению массы тела, выраженной в килограммах на квадрат роста, выраженного в метрах).
Тестирование Prescience в клинической практике показало, что если во время операции анестезиолог пользуется Prescience во время операции, то он способен предсказать эпизод гипоксии на 16%точнее, чем без помощи программы. Так что новые технологии здесь не вытесняют человека, а помогают ему эффективнее работать.
Текст: Алексей Паевский
Explainable machine-learning predictions for the prevention of hypoxaemia during surgery
Scott M. Lundberg, Bala Nair, Monica S. Vavilala, Mayumi Horibe, Michael J. Eisses, Trevor Adams, David E. Liston, Daniel King-Wai Low, Shu-Fang Newman, Jerry Kim & Su-In Lee
Nature Biomedical Engineering volume 2, pages749–760 (2018)
