Результаты широкомасштабного инженерно-исследовательского проекта могут значительно улучшить профилактическое здравоохранение.

Команда ученых и докторов из Ноттингемского университета (Великобритания) разработала и протестировала систему компьютерных алгоритмов «машинного обучения» для прогнозирования риска ранней смерти от хронических заболеваний.

Исследование опубликовано PLOS ONE в специальном сборнике «Машинное обучение в здравоохранении и биомедицине».

Ученые доказали, что их система ИИ является очень точной в своих предсказаниях и работает лучше, чем нынешний стандартный метод, который предполагает анализ данных людьми.

Команда использовала данные из британского биобанка за период с 2006 по 2010 год о состоянии здоровья чуть более полумиллиона человек в возрасте от 40 до 69 лет и с помощью искусственного интеллекта прослеживала изменения в историях пациентов до 2016 года.

Доцент кафедры эпидемиологии Стивен Венг, руководитель исследования, сказал: «Профилактическое здравоохранение является приоритетом в борьбе с серьезными заболеваниями, поэтому в течение ряда лет мы работали над повышением точности компьютеризированной оценки риска для здоровья ряда болезней.

Большинство приложений сосредоточены на одной какой-то области заболевания, ведь прогнозирование смерти от нескольких различных исходов заболевания является очень сложным, особенно с учетом факторов окружающей среды и отдельных факторов, которые могут повлиять на них…

Мы сопоставили полученные прогнозы с данными о смертности из нашей выборки, используя записи о смертях Управления национальной статистики, регистрацию онкологических заболеваний в Великобритании и статистику «смертей в больницах». Мы обнаружили, что алгоритмы машинного обучения были значительно более точными в прогнозировании смерти, чем стандартные модели прогнозирования, которые делают живые эксперты».

Профессор Джо Кай, один из ученых, работающих над проектом, сказал: «В настоящее время существует большой интерес к возможности использовать искусственный интеллект или машинное обучение для лучшего прогнозирования результатов в отношении здоровья. В некоторых ситуациях мы можем обнаружить, что это помогает, в других это может и вредить. В этом конкретном случае мы показали, что при тщательной настройке эти алгоритмы могут с пользой улучшить прогнозирование».

Это новое исследование базируется на результатах предыдущей работы команды из Ноттингемского университета, которая показала, что четыре различных алгоритма искусственного интеллекта в медицине: «случайный лес», «логистическая регрессия», «повышение градиента» и «нейронные сети», - значительно лучше справились с прогнозированием сердечно-сосудистых заболеваний, чем тот метод, который предлагается использовать современными руководствами по кардиологии.

Исследователи из Ноттингема предсказывают, что ИИ в медицине будет играть жизненно важную роль в разработке инструментов, способных подбирать необходимые лекарства, адаптируя управление рисками под особенности конкретных пациентов.

В дальнейшем планируется проверить разработанные алгоритмы, исследуя другие группы населения, а также продумать пути внедрения этих систем в повседневное здравоохранение.

По мнению редакции портала новостей «Центропресс», именно широкое внедрение таких технологий является самым важным результатом всех проектов в области искусственного интеллекта в медицине, которые реализуются на данный момент в разных странах, в том числе и в России.