Logo
Cover

Крупнейший в США разработчик программного обеспечения для здравоохранения Epic Systems утверждает, что способен решить серьезную проблему больниц — обнаружение и идентификацию признаков сепсиса, часто возникающего после инфекций осложнения, которое может привести к отказу органов и смерти. Однако, как выяснилось, алгоритм работает не так, как было обещано: помимо того, что он не выявил большинство случаев сепсиса, он стал причиной большого количества ложноположительных сигналов.

Сепсис трудно обнаружить на ранних стадиях, но чем раньше начать лечение, тем выше шансы на благоприятный исход. Система Epic ищет в результатах анализов пациентов признаки развития этого опасного заболевания. Около четверти больниц США пользуются электронными медкартами компании Epic, сотни больниц используют ее инструмент предсказания сепсиса, в том числе, медицинский центр Университета Мичигана, где работает автор исследования Карандип Сингх.

Он и его коллеги изучили данные почти 40 тысяч госпитализированных пациентов в медцентре Michigan Medicine за 2018–2019 годы, рассказывает Verge. Сепсис был выявлен врачами в 2552 случаях. При этом система Epic не заметила 1709 из них (около двух третей от этих случаев были вовремя обнаружены врачами). Из изначально незамеченных медработниками случаев сепсиса алгоритм правильно сработал лишь в 7% случаев.

Также анализ показал высокий процент ложноположительных результатов: когда система сигнализировала о сепсисе, вероятность того, что она была права, равнялась 12%.

Отчасти проблема заключалась в том, сказал Сингх, как был создан этот алгоритм. Он определял сепсис на основании того, когда врач подавал счет за лечение, а это не обязательно совпадает с появлением первых симптомов. Фактически, система пыталась предсказать то, что уже и так видели доктора.

Представитель Epic оспорил результаты исследования, заявив, что другой анализ показывает корректность работы алгоритма. По заверениям компании, система должна корректно дифференцировать пациентов по признаку наличия сепсиса в 76%.

Команда исследователей из Ирландии разработала алгоритм машинного обучения для изучения образцов крови, которые предсказывают риск развития психотических расстройств, таких как шизофрения, за несколько лет до первых серьезных приступов. Точность прогнозирования по белковым маркерам составила 93%.