Max Home IndustryЧерепно-мозговая травма (ЧМТ) — серьезная глобальная причина смертности и заболеваемости, частота которой растет, особенно в странах с низким и средним уровнем доходов. Наиболее тяжелые формы ЧМТ лечатся в отделениях интенсивной терапии (ОИТ), но, несмотря на надлежащую и качественную помощь, примерно каждый третий пациент умирает.
Пациенты, страдающие тяжелой ЧМТ, находятся без сознания, что затрудняет точное наблюдение за состоянием пациента во время интенсивной терапии. В отделении интенсивной терапии постоянно отслеживаются многие десятки переменных (например, внутричерепное давление, среднее артериальное давление и давление церебральной перфузии), которые косвенно дают информацию о состоянии пациента.
Однако только одна переменная, например внутричерепное давление, может давать сотни тысяч точек данных в день. Таким образом, человеческий мозг не может понять миллионы ежедневно собираемых точек данных из всех отслеживаемых данных. Вот почему исследователи из Университетской больницы Хельсинки (HUS) начали разрабатывать алгоритм на основе искусственного интеллекта (ИИ), который может помочь врачам лечить пациентов с тяжелой ЧМТ. В лучшем случае такой алгоритм мог бы предсказать исход для отдельного пациента и предоставить объективные данные о состоянии и прогнозе пациента, а также о том, как они меняются во время лечения.
«Подобная динамическая прогностическая модель ранее не была представлена. Хотя это доказательство концепции и потребуется некоторое время, прежде чем мы сможем внедрить подобные алгоритмы в повседневную клиническую практику, наше исследование отражает то, как и как в каком направлении развивается современная интенсивная терапия », — говорит Рахул Радж, адъюнкт-профессор экспериментальной нейрохирургии HUS и один из авторов статьи.
Алгоритмы могут прогнозировать вероятность смерти пациента в течение 30 дней с точностью 80-85%.
«Мы разработали два отдельных алгоритма. Первый алгоритм проще и основан только на объективных данных монитора. Второй алгоритм немного сложнее и включает данные об уровне сознания, измеряемом по широко используемой шкале комы Глазго. Как и ожидалось, точность более сложного алгоритма немного лучше, чем для более простого алгоритма. Тем не менее, точность обоих алгоритмов на удивление хороша, учитывая, что более простая модель основана только на трех основных переменных, а более сложная — на пяти основных. переменных », — говорит Эту Пурсиайнен, специалист по данным из отдела аналитики и разработки искусственного интеллекта HUS, один из авторов и основных кодировщиков алгоритмов.
В будущем алгоритмы еще предстоит проверять на национальных и международных внешних наборах данных.
«Финляндия — один из мировых лидеров в области решений с искусственным интеллектом в специализированной медицине, а больница Хельсинкского университета, как одна из крупнейших больниц в Европе, играет важную роль в распространении финского передового опыта в мире. «Важно действовать этично и открыто и бесплатно делиться нашими алгоритмами для дальнейшего развития как на национальном, так и на международном уровне», — заявляет Миикка Корья, председатель Руководящей группы по искусственному интеллекту HUS и адъюнкт-профессор нейрохирургии Хельсинкского университета.