Острая почечная недостаточность — состояние, при котором фильтрационная функция почек внезапно нарушается. ОПН подразделяется на три стадии, и после второй девять из десяти пациентов не выживают. Особенно уязвимы пациенты после крупных полостных операций.

Как сообщает Venture Beat, исследователи из Северо-западного университета и Техасского университета (США) разработали алгоритм, который вычисляет вероятность того, что почечная недостаточность в течение 24 часов разовьется у пациента, попавшего в палату интенсивной терапии. Для этого ИИ использует данные из электронной истории болезни. 

Для обучения алгоритма использовалась свободно доступная база данных, содержащая анонимную информацию о 40 000 пациентов, прошедших интенсивную терапию. Из нее выделили данные о возрасте, поле и расовой принадлежности пациентов, а также записи врача в первый день и уровень креатинина в моче через 72 часа. В общей сложности в анализ включили 77 160 записей, которые разделили на две части — для обучения и тестирования. 

Разработанный алгоритм верно идентифицировал пациентов с повышенным риском ОПН более чем в 50% случаев, что намного выше, чем у аналогов. Система не идеальна: некоторые слова в истории болезни сбивают ее с толку. Кроме того, она не может правильно прогнозировать болезнь у пациентов с редким сочетанием факторов риска.

Исследователи считают такие показатели хорошим заделом и теперь намерены повысить эффективность ИИ, изменив механизм описания состояния пациентов.

Калифорнийские ученые недавно представили алгоритм, который предсказывает риск болезни Альцгеймера за шесть лет до первых симптомов. Такая ранняя диагностика позволит эффективнее управлять течением болезни, замедляя ее развитие.