ИИ-модель ПетрГУ помогает врачам выявлять высокий риск при ТЭЛА

Исследователи ПетрГУ и турецкие коллеги создали ИИ-систему для выявления дисфункции правого желудочка у пациентов с острой тромбоэмболией легочной артерии (ТЭЛА). Быстрая оценка позволяет выделять пациентов с повышенным риском и своевременно назначать интенсивное наблюдение и лечение.

Метод и интерпретация

Система использует метод Binary Rule Search (BRS), показывая сочетания бинарных признаков, влияющих на риск. Такой подход позволяет врачу понимать, какие факторы привели к высокому прогнозу, и сопоставлять результаты с клинической картиной.

Обучение модели

Модель проверена на 363 пациентах. Главные показатели риска включают тромботическую нагрузку, локализацию тромба, сердечную недостаточность, гипертензию и возраст. Система дополняет существующие клинические шкалы и помогает выявлять скрытый высокий риск.

Внедрение и публикация

Разработан офлайн-прототип CDSS, который формирует краткий отчёт для врача. Работа поддержана грантом РНФ, а результаты опубликованы в Artificial Intelligence in Medicine.

Больше новостей и эксклюзивных видео смотрите в канале Самара Онлайн 24 в MAX.

Читайте также:

• Успейте купить дешевле: какие продукты в «Чижике» всё ещё стоят разумных денег
• Попали в «группу риска»? Что в вашей машине может заинтересовать инспектора ГИБДД
• С 1 марта новые риски для дачников: за какие посадки могут наказать на сотни тысяч
• «Не берите чек!» Роскачество сделало неожиданное предупреждение для покупателей «Пятёрочки» и «Магнита»
• С 1 апреля пенсии вырастут: проверьте, попали ли вы в список получателей прибавки