4 October 2022, 22:00

ИИ предсказал выживаемость тяжелых пациентов с коронавирусом

ИИ предсказал выживаемость тяжелых пациентов с коронавирусом

Пандемия коронавируса, начавшаяся в 2019 году, продолжается до сих пор, но теперь патоген стал «новым гриппом». Хотя новые формы переносятся легче, люди со слабым здоровьем и тяжелыми заболеваниями рискуют оказаться в реанимации. 

Чтобы подбирать адекватное лечение, важно уметь прогнозировать изменение состояния такого больного. Из-за большой нагрузки на медперсонал имеет смысл прибегать к новейшим технологиям, а именно искусственному интеллекту. Исследователи из Сколтеха и Университета Макгилла и их коллеги обучили машину предсказывать вероятность выживания пациентов с COVID-19, поступающих в реанимацию. 

Сначала у пациентов с COVID-19 были собраны образцы плазмы крови в момент госпитализации, а также через два дня и через неделю пребывания в клинике. При помощи количественной масс-спектрометрии измерили уровни 270 белков и 139 метаболитов. Поскольку дальнейшая судьба каждого пациента известна, на этих данных оказалось возможно обучить алгоритм искусственного интеллекта, который смог предсказывать исход болезни. В результате машине оказалось достаточно анализа значений концентрации всего 15 биомолекул (10 белков и 5 метаболитов) в плазме крови. При этом точность прогноза составила 92%.

«Когда инфраструктура госпиталя перегружена, врачам необходимы методы дополнительной оценки степени тяжести состояния пациентов и прогнозирования возможных осложнений. Получив такую дополнительную информацию, например за счет омиксных данных, врач может оптимизировать стратегию оказания помощи и более своевременно проводить необходимые реанимационные мероприятия пациентам, у которых самые высокие риски. Как раз для этого и предназначено наше решение: искусственный интеллект помогает провести оценку степени тяжести пациента на основании омиксных данных по образцам крови и предсказать возможные осложнения, вплоть до летального исхода», — говорит профессор Евгений Николаев из Центра молекулярной и клеточной биологии.

Source:  Пресс-служба Сколтеха

News article publications

Read also

Алгоритмы машинного обучения ускорят производство сердечных протезов
Ученые предложили использовать искусственный интеллект для разработки новых протезов клапанов сердца. Сочетание моделей машинного обучения совместно с математическими алгоритмами оптимизации позволяет ускорить подбор множественных параметров створок протеза и получить клапан сердца «идеальной» конфигурации в несколько тысяч раз быстрее, чем в случае классической разработки, основанной на многократном цикле изготовления прототипа и его исследования. Оптимизация поможет сократить напряжение, возникающее в створках протезов при работе, а значит, сделает их более долговечными.
Artificial intelligence
Machine learning
Medicine
17 October 2023
Белок молочной сыворотки повысит эффективность микрогелей в урологии
С его помощью микрогели с лекарством могут дольше удерживаться внутри мочевого пузыря, что продлит терапевтический эффект от одной процедуры их введения в полость органа
Materials Science
Medicine
New techniques
Pharmacology
19 July 2023
С помощью ИИ ученые смогли описывать солнечную активность в реальном времени
Это важно для прогнозирования и ее негативных эффектов на линии электропередач, космическую технику и авиацию
Artificial intelligence
Astrophysics
Mathematical modeling
New techniques
16 July 2023
Медики предложили эффективную схему лечения лимфолейкоза с осложнениями
Сочетание двух препаратов — ибрутиниба и ритуксимаба — позволило улучшить состояние онкопациентов с аутоиммунными осложнениями хронического лимфолейкоза
Medicine
New techniques
Oncology
Pharmacology
22 May 2023
Вакцинацию от гриппа можно будет проводить без шприцев
Исследователи предложили доставлять вакцину от гриппа по волосяным фолликулам под действием ультразвука. Такой подход не только безопаснее традиционных инъекций, но и эффективнее
Immunology
Medicine
New techniques
17 May 2023
Медики предпочли нейросетям более простые алгоритмы ИИ
Это объясняется тем, что нейронные сети практически не оставляют специалисту возможности по-своему интерпретировать полученные результаты, тогда как окончательное заключение во избежание ошибок должен делать врач
Artificial intelligence
Machine learning
Medicine
15 May 2023