Учёные из Санкт-Петербургского Федерального исследовательского центра (СПб ФИЦ РАН) РАН совместно со Всероссийским центром экстренной и радиационной медицины МЧС России разработали компьютерную программу, которая делает прогноз течения болезни у пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниям. Это позволит снизить риски за счёт более интенсивной терапии и сохранить пациентам жизнь. Об этом RT сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ.
Врачи-кардиологи давно обратили внимание на тот факт, что, хотя большинство пациентов после начала лечения в стационаре идут на поправку, у части больных состояние в какой-то момент резко ухудшается. В ряде случаев этот кризис может привести даже к летальному исходу.
Медики МЧС обратились к учёным с просьбой разработать математическую модель, которая могла бы объяснить, от чего зависит смертность больных с сердечно-сосудистыми заболеваниями. Для этого врачи предоставили исследователям базу данных с обезличенными показателями электрокардиограммы (ЭКГ) 158 пациентов. Анализ этой информации позволил математикам разработать алгоритм, а затем на его основе создать специальное программное обеспечение.
«Такой набор данных был достаточным для формулировки и тестирования гипотез. Мы применяли математические методы, искали статистическую значимость различных показателей пациентов», — пояснил в беседе с RT руководитель Лаборатории теоретических и междисциплинарных проблем информатики Максим Абрамов.
Созданная компьютерная программа позволяет оценить риск ухудшения состояния пациента с точностью до 69%. Для получения прогноза достаточно загрузить в программу несколько ЭКГ пациента.
«Этот результат показывает нам, что ЭКГ действительно может быть использована для оценки состояния пациента в подобной задаче. В перспективе планируется использовать интервалы RR и QT (интервалы сердцебиения на кардиограмме) для более тонкой оценки состояния пациента и прогнозирования тех, чьё здоровье может значительно ухудшиться в будущем», — добавил Максим Абрамов.
В будущем разработчики планируют усовершенствовать алгоритм, введя в математическую модель дополнительные переменные: вес, возраст, пол, результаты анализов и т. п. Применение программы позволит врачам принимать меры для профилактики рисков, вероятность которых выявляет программа. Авторы работы планируют также создать аналогичные программы для прогноза течения других заболеваний.