Британские ученые из Университета Бирмингема опубликовали результаты работы, в которой рассматривалась возможность использования искусственного интеллекта для выбора препарата у больных с сердечной недостаточностью.
В исследовании использовалась технология машинного обучения и данные 15 659 пациентов, которые лечились от сердечной недостаточности с пониженной фракцией выброса, формы сердечной недостаточности, при которой левая сторона сердца не может эффективно перекачивать кровь по телу.
ИИ изучал различные состояния здоровья каждого пациента, а также взаимодействие этих состояний, чтобы определить профиль пациента, от которого ожидается ответ на терапию бета-блокаторами.
Среди этой группы у 12823 людей был нормальный сердечный ритм, в то время как у 2837 отмечалось наличие фибрилляции предсердий (ФП), расстройство, которое часто связано с сердечной недостаточностью.
Бета-адреноблокаторы являются стандартной терапией для людей с сердечной недостаточностью, но в испытаниях не удалось улучшить выживаемость людей с фибрилляцией предсердий. Поэтому исследователи хотели посмотреть, сможет ли ИИ выбрать пациентов, которым лечение с ними принесет наибольшую пользу.
Результаты, опубликованные в журнале The Lancet, показали, что у пациентов с ФП исследование выявило группу пациентов, у которых наблюдалось значительное снижение смертности при приеме бета-адреноблокаторов – с 15% до 9%. В группу вошли молодые пациенты с более низкой частотой сердечных приступов в анамнезе, но с аналогичной состоянием, что и у среднего пациента с ФП.
Между тем, ИИ также определил группу с нормальным сердечным ритмом, которая, скорее всего, получит пользу от лечения бета-блокаторами. В нее вошли пожилые пациенты, не имеющие тяжелых симптомов, с частотой сердечных сокращений ниже среднего.
Авторы пришли к выводу, что перспективное применение искусственного интеллекта к терапии пациентов может обеспечить индивидуальный подход к лечению, который «учитывает сопутствующие заболевания, тем самым способствуя улучшению самочувствия пациентов».
Они также предположили, что тот же подход может быть применен к спектру методов лечения сердечной недостаточности, а также при других состояниях.
«Мы надеемся, что эти важные результаты исследования будут использованы для формирования политики здравоохранения и улучшения лечения и результатов для пациентов с сердечной недостаточностью», – сказал доктор Андреас Карват, научный сотрудник Резерфордского университета Бирмингема.
Искусственный интеллект также использовался, чтобы попытаться идентифицировать фибрилляцию предсердий в первичной медико-санитарной помощи, используя данные мониторинга электрокардиограммы, хотя недавнее исследование показало, что этот подход все еще не готов заменить обученных специалистов.
