Диагностика хронической болезни почек может стать полностью автоматизированной, благодаря новой программе, разработанной учеными из колледжа Вагелоса Колумбийского университета (США).
Хроническая болезнь почек (ХБП) – заболевание, которое зачастую протекает бессимптомно. Поэтому пациенты не подозревают о его наличии и обращаются к специалистам за помощью на поздних стадиях. ХБП может приводить к повышению риска возникновения сердечно-сосудистых заболеваний, анемии и даже к смертельному исходу. Поэтому выявление заболевания на ранней стадии имеет первостепенное значение. Однако для точной постановки диагноза пациенты должны пройти множество тестов, интерпретация которых не всегда проста. Для оценки показателей врачам необходимо учитывать многие характеристики, такие как возраст, пол, масса тела или статус питания и другие.
Новый алгоритм решает эти проблемы путем автоматического сканирования электронных медицинских карт для получения результатов анализов, проведения расчетов, которые указывают на нарушение функции или повреждение почек. Помимо этого, программа может определить стадию заболевания пациента и предупредить врачей о возможных осложнениях со стороны других систем организма.
Используя методы машинного обучения, она анализирует данные пациента и позволяет врачам обнаружить заболевание почек и вовремя начать его лечение. Для оценки состояния больного используются результаты анализов крови и мочи.
В результате проверки работы алгоритма на основе данных из 451 электронных медицинских карт, программа правильно диагностировала заболевание почек у 95% пациентов, которым был поставлен диагноз ХБН, и исключила заболевание почек у 97% здоровых пациентов из группы контроля.
Ученые сообщили о том, что диагностика с помощью алгоритма может повысить осведомленность врачей и пациентов о наличии у заболевания почек. Недавние исследования показывают, что менее 10% пациентов с ранней ХБП (стадии 1–3) и только половина (52%) пациентов с тяжелой ХБП (стадия 4) знают о том, что им требуется лечение.
Помимо этого, алгоритм определения стадии может быть легко включен в систему поддержки принятия клинических решений, которая поможет врачам предлагать своим пациентам необходимое лечение и рекомендовать пероральные или инъекционные препараты, которые будут эффективны в конкретной клинической ситуации.
