Национальный медицинский исследовательский центр (НМИЦ) по профилю «анестезиология и реаниматология (для взрослых)» Сеченовского университета стал базой для разработки первого национального структурированного массива данных реанимационного пациента. Он позволит более эффективно обучать отечественные ИИ-решения для отделений реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ) по всей стране.
Новый датасет (массив данных) решает эту проблему за счет внедрения «клинических фенотипов» — алгоритмической идентификации патофизиологических состояний на основе объективных показателей: жизненных функций, лабораторных данных и динамики состояния пациента. В наборе данных на основе 5,3 тыс. случаев выделено более 80 таких фенотипов, включая сепсис, острый респираторный дистресс-синдром, острую почечную недостаточность и другие критические состояния.
ИИ уже востребован в анестезиологии и реанимации , а появление публичного датасета открывает новые возможности для практического применения, отметила заведующая кафедрой анестезиологии, реаниматологии и скорой медицинской помощи ИПО СамГМУ, эксперт рынка НТИ «Хелснет» Инна Труханова.
Прежде всего, это возможность более раннего реагирования на критические инциденты интраоперационно, когда еще нет явных проявлений ни клинически, ни на мониторах. Кроме того, ИИ способен повысить точность и скорость оценки состояния пациента в реанимации за счет точной и быстрой интегральной балльной оценки. В анестезиологии технологии могут использоваться для подбора индивидуальных схем анестезии с учетом сопутствующих заболеваний, результатов анализов и принимаемых препаратов.
В современных условиях любые верифицированные данные представляют ценность для разработки медицинских ИИ-решений, подчеркнул директор по маркетингу и сооснователь компании, создающей системы поддержки врачебных решений Цельс, участник рынка НТИ «Хелснет» Никита Николаев. Такой набор будет полезен разработчикам как минимум для валидации, то есть проверки качества метрик модели. Кроме того, он может применяться и для обучения ИИ, несмотря на относительно небольшой объем.
Свежие комментарии