Общество
Сегодня
Политика
Происшествия
Люди
Экономика
Следствие
Бизнес
Культура
Наука и медицина
Зарубежка
О проекте
Редакция
Контакты
Размещение рекламы
Использование материалов
Поддержать проект
Вопрос-Ответ
Financial Assets
Свидетельство о регистрации СМИ ЭЛ № ФС 77 – 65733 выдано Роскомнадзором 20.05.2016.
В России признаны экстремистскими и запрещены организации «Национал-большевистская партия», «Свидетели Иеговы», «Армия воли народа», «Русский общенациональный союз», «Движение против нелегальной иммиграции», «Правый сектор», УНА-УНСО, УПА, «Тризуб им. Степана Бандеры», «Мизантропик дивижн», «Меджлис крымскотатарского народа», движение «Артподготовка», общероссийская политическая партия «Воля». Признаны террористическими и запрещены: «Движение Талибан», «Имарат Кавказ», «Исламское государство» (ИГ, ИГИЛ), Джебхад-ан-Нусра, «АУМ Синрике», «Братья-мусульмане», «Аль-Каида в странах исламского Магриба», Общественное движение «Штабы Навального».
НКО, выполняющие функции иностранного агента: Некоммерческая организация «Фонд по борьбе с коррупцией», Межрегиональный профессиональный союз работников здравоохранения "Альянс врачей", Автономная некоммерческая организация «Центр по работе с проблемой насилия «НАСИЛИЮ.НЕТ», Программно-целевой Благотворительный Фонд "СВЕЧА", Красноярская региональная общественная организация "Мы против СПИДа", Некоммерческая организация "Фонд защиты прав граждан", Автономная некоммерческая организация социально-правовых услуг "Акцент", Межрегиональная общественная организация реализации социально-просветительских инициатив и образовательных проектов "Открытый Петербург", Санкт-Петербургский благотворительный фонд "Гуманитарное действие", Социально-ориентированная автономная некоммерческая организация содействия профилактике и охране здоровья граждан "Феникс ПЛЮС", Фонд содействия правовому просвещению населения "Лига Избирателей", Некоммерческая Организация Фонд "Правовая инициатива", Некоммерческая организация Фонд "Общественный фонд социального развития "Генезис", Автономная некоммерческая организация информационных и правовых услуг "Гражданская инициатива против экологической преступности", Некоммерческая организация "Фонд борьбы с коррупцией", Пензенский региональный общественный благотворительный фонд "Гражданский Союз", Ингушское республиканское отделение общероссийской общественной организации "Российский Красный Крест", Общественная организация "Саратовский областной еврейский благотворительный Центр "Хасдей Ерушалаим" (Милосердие), Частное учреждение "Центр поддержки и содействия развитию средств массовой информации", Региональная общественная организация содействия соблюдению прав человека "Горячая Линия", Фонд "В защиту прав заключенных", Автономная некоммерческая организация "Институт глобализации и социальных движений", Автономная некоммерческая организация противодействия эпидемии вич/спида и охраны здоровья социально-уязвимых групп населения "Центр социально-информационных инициатив Действие", Челябинское региональное диабетическое общественное движение "ВМЕСТЕ", Благотворительный фонд охраны здоровья и защиты прав граждан, Благотворительный фонд помощи осужденным и их семьям, Городской благотворительный фонд "Фонд Тольятти", Свердловский региональный общественный фонд социальных проектов "Новое время", Фонд содействия устойчивому развитию "Серебряная тайга", Фонд содействия развитию массовых коммуникаций и правовому просвещению "Так-Так-Так", Региональная общественная организация содействия просвещению граждан "Информационно-аналитический центр "Сова", Региональная общественная организация помощи женщинам и детям, находящимся в кризисной ситуации "Информационно-методический центр" Анна", Автономная некоммерческая организация социальной поддержки населения "Проект Апрель", Региональный благотворительный фонд "Самарская губерния", Свердловский областной общественный фонд "Эра здоровья", Международная общественная организация "Международное историко-просветительское, благотворительное и правозащитное общество "Мемориал", Автономная Некоммерческая Организация "Аналитический Центр Юрия Левады", Автономная некоммерческая организация "Издательство "Парк Гагарина", Фонд содействия защите здоровья и социальной справедливости имени Андрея Рылькова, Благотворительный фонд социально-правовой помощи "Сфера", Челябинский региональный орган общественной самодеятельности "Уральская правозащитная группа", Челябинский региональный орган общественной самодеятельности - женское общественное объединение "Женщины Евразии", Омская региональная общественная организация "Центр охраны здоровья и социальной защиты "СИБАЛЬТ", Городская общественная организация "Рязанское историко-просветительское и правозащитное общество "Мемориал" (Рязанский Мемориал), Городская общественная организация "Екатеринбургское общество "МЕМОРИАЛ", Автономная некоммерческая организация "Институт прав человека", Некоммерческая организация "Фонд защиты гласности", Региональное общественное учреждение научно-информационный центр "МЕМОРИАЛ", Союз общественных объединений "Российский исследовательский центр по правам человека", Автономная некоммерческая организация "Дальневосточный центр развития гражданских инициатив и социального партнерства", Общественная организация "Пермский региональный правозащитный центр", Фонд "Гражданское действие", Межрегиональный общественный фонд содействия развитию гражданского общества "ГОЛОС-Урал", Автономная некоммерческая организация "Центр независимых социологических исследований", Негосударственное образовательное учреждение дополнительного профессионального образования (повышение квалификации) специалистов "АКАДЕМИЯ ПО ПРАВАМ ЧЕЛОВЕКА", Свердловская региональная общественная организация "Сутяжник", Межрегиональная благотворительная общественная организация "Центр развития некоммерческих организаций", "Частное учреждение в Калининграде по административной поддержке реализации программ и проектов Совета Министров северных стран", Региональная общественная благотворительная организация помощи беженцам и мигрантам "Гражданское содействие", Автономная некоммерческая организация "Центр антикоррупционных исследований и инициатив "Трансперенси Интернешнл-Р", Региональный Фонд "Центр Защиты Прав Средств Массовой Информации", Некоммерческое партнерство "Институт развития прессы - Сибирь", "Частное учреждение в Санкт-Петербурге по административной поддержке реализации программ и проектов Совета Министров Северных Стран", Межрегиональная общественная организация Информационно-просветительский центр "Мемориал", Межрегиональная общественная правозащитная организация "Человек и Закон", Фонд поддержки свободы прессы, Санкт-Петербургская общественная правозащитная организация "Гражданский контроль", Калининградская региональная общественная организация "Правозащитный центр", Региональная общественная организация "Общественная комиссия по сохранению наследия академика Сахарова", Некоммерческое партнерство "Институт региональной прессы", Частное учреждение "Информационное агентство МЕМО. РУ", Фонд "Институт Развития Свободы Информации", Калининградская региональная общественная организация "Экозащита!-Женсовет", Фонд содействия защите прав и свобод граждан "Общественный вердикт", Межрегиональная общественная организация Правозащитный Центр "Мемориал", Евразийская антимонопольная ассоциация.
Иностранные СМИ, выполняющие функции иностранного агента: "Голос Америки", "Idel.Реалии", Кавказ.Реалии, Крым.Реалии, Телеканал Настоящее Время, Татаро-башкирская служба Радио Свобода (Azatliq Radiosi), Радио Свободная Европа/Радио Свобода (PCE/PC), "Сибирь.Реалии", "Фактограф", "Север.Реалии", Общество с ограниченной ответственностью "Радио Свободная Европа/Радио Свобода", Чешское информационное агентство "MEDIUM-ORIENT", Пономарев Лев Александрович, Савицкая Людмила Алексеевна, Маркелов Сергей Евгеньевич, Камалягин Денис Николаевич, Апахончич Дарья Александровна, Юридическое лицо, зарегистрированное в Латвийской Республике, SIA «Medusa Project» (регистрационный номер 40103797863, дата регистрации 10.06.2014), Общество с ограниченной ответственностью «Первое антикоррупционное СМИ», Юридическое лицо, зарегистрированное в Королевстве Нидерландов, Stichting 2 Oktober (регистрационный номер № 69126968), являющееся администратором доменного имени интернет-ресурса «VTimes.io».
Лента новостей
Лента новостей
Новости – Общество
Русская планета

Динамическое фенотипирование больных

Медицина
Фото: Academy.autodesk.com
Искусственный интеллект воплощает классические представления Гиппократа о медицине
Дмитрий Степнов
11 января, 2021 13:21
9 мин

Учёные выяснили, что большие данные и методы искусственного интеллекта позволяют выявить внутреннюю динамику заболеваний и помогают прогнозировать кризисы в области здравоохранения.

Отец медицины Гиппократ рассматривал любого пациента с тем или иным заболеванием как процесс, который может быть описан правилами его динамики.

Например, он ввел термин «кризис» в болезни как решающую точку бифуркации, определяющую судьбу больного в достаточно четко определенные моменты времени. Это представление о болезни как о специфическом и сложном динамическом процессе является противоположностью наивной идее дискретного диагноза, определяющего болезнь как состояние.

Следуя идеям Косской школы, основанной Гиппократом, на протяжении многих веков работа многих тысяч лучших специалистов в области медицины была направлена на то, чтобы преобразовать скрупулезные наблюдения за миллионами траекторий заболеваний отдельных пациентов в стандартные медицинские протоколы. Благодаря этим усилиям сегодня в определенных случаях можно сделать прогноз для больного, а не просто диагностировать его текущее состояние. Но нам требуется нечто гораздо большее: необходимо выявить типичные кризисы и составить надежный индивидуальный прогноз.

Сегодня мы можем исследовать организм пациента более системно, чем когда-либо ранее, даже на молекулярном уровне. В некоторых случаях мы можем зафиксировать все, что происходит с целыми странами в плане здравоохранения, в виде миллиардов историй болезни

Могут ли эти «большие данные» в сочетании с методами искусственного интеллекта ускорить процесс роста медицинских знаний?

Именно на этот вопрос постаралась ответить международная исследовательская группа, в состав которой входят учёные из Лестерского университета (Великобритания), Института Кюри (Франция), Красноярского государственного медицинского университета и Университета Лобачевского.

Исследование было недавно опубликовано в GigaScience, ведущем журнале оксфордской издательской группы, посвящённом «большим данным».

Применение «больших данных» с точки зрения медицины долгое время было связано с принципом кластеризации. Состояние больного может быть представлено в виде вектора в многомерном пространстве, объединяющем все элементы собранной информации, включая очень точные молекулярные измерения. Собирая множество таких векторов, можно подумать о применении машинного обучения без учителя и определить подгруппы больных со схожими состояниями.

Гипотеза заключается в том, что каждая такая подгруппа больных требует специфического лечения. Чем больше такой информации мы собираем, тем яснее становится, что мы можем определить все больше и больше кластеров, что дает возможность все более и более точно классифицировать больных по подтипам заболеваний. Однако такой подход удивительным образом оказывается в прямом противоречии с наследием Гиппократа, так как, классифицируя мгновенные состояния пациентов, мы, как правило, пренебрегаем динамической природой болезни как процесса.

Наблюдаемое в данный конкретный момент состояние больного не говорит о том, как он оказался в этом состоянии, о том процессе, который мог протекать несколько лет и которому могли предшествовать другие диагнозы. Сейчас речь идет об изменении парадигмы – от определения болезни как статического моментального снимка состояния организма к понятию индивидуализированной клинической траектории или траектории болезни, представляющей историю пациента, где взаимодействуют и оказывают взаимное влияние несколько диагнозов.

Миллионы таких траекторий можно сгруппировать в динамические фенотипы, представляющие собой меньшее количество основных стереотипных патологических сценариев. Современные методы искусственного интеллекта, основанные на сборе большого количества клинически значимых данных, могут помочь нам в проведении такого динамического фенотипирования больных.

«Однако при этом мы сталкиваемся с одной серьёзной проблемой. Построение точной индивидуальной клинической траектории требует длительного наблюдения за больным, при этом необходимо обеспечить систематический сбор информации о состоянии его организма. Эти данные (называемые длительными или диахроническими наблюдениями) очень трудно собирать, и обходится это весьма дорого. Мы располагаем гораздо большим объёмом синхронных (моментальных) данных, полученных путём наблюдения за пациентами в течение относительно короткого периода времени (например, во время пребывания в больнице). Возможно ли на основе таких наблюдений реконструировать клинические траектории и динамические фенотипы?», – задаётся вопросом профессор Лестерского университета и руководитель мегагранта «Масштабируемые сети систем искусственного интеллекта для анализа данных растущей размерности» в Университете Лобачевского Александр Горбань

В недавно опубликованном исследовании, проведённом профессором Горбанем совместно с Андреем Зиновьевым (Институт Кюри, Франция) и их сотрудниками, учёные выдвинули гипотезу о том, что если число синхронных наблюдений будет достаточно большим, то они будут отображать структуру клинических траекторий, поскольку каждый пациент будет представлять различное состояние прогрессирующего заболевания по определенной траектории болезни.

Затем крупномасштабные клинические данные могут быть смоделированы в виде букета расходящихся клинических траекторий, даже если данные синхронны по своей природе и ни один из больных не отслеживается в течение длительного времени. Корень этого букета соответствует наименее сложному состоянию заболевания, из которого развивается большое количество возможных патологических сценариев. Листья букета показывают конечные состояния, соответствующие летальному исходу или состоянию хронического тяжелого заболевания.

Было предложено моделировать клинические данные, используя перспективный метод машинного обучения, так называемый метод главных деревьев, основанный на идее топологической грамматики, который был разработан ранее теми же авторами и успешно применяется в других областях, таких как анализ наборов данных по отдельным клеткам.

Этот подход был применён к двум большим общедоступным наборам клинических данных наблюдений из двух наиболее сложных областей общественного здравоохранения: кардиологии и лечения диабета. Первый набор данных был собран профессором Сергеем Головенкиным, ведущим автором исследования, в Красноярской межрайонной клинической больнице (Россия) в 1992-1995 годах, но только недавно был передан в общественное достояние.

Анализ, основанный на применении метода главных деревьев, выявил десять различных клинических траекторий, при этом каждый больной с инфарктом миокарда может классифицироваться в соответствии с одной из этих траекторий. Каждая из траекторий характеризуется четко различимыми паттернами летальности и других осложнений, а также специфическими факторами риска: поэтому определение типа траектории пациента на как можно более ранней стадии должно влиять на выбор терапии и увеличивать шансы на успех лечения

Во второй части исследования был проанализирован большой массив данных, полученных за 10 лет (с 1999 по 2008 год) ведения больных диабетом в 130 больницах и интегрированных сетях медицинских услуг в США. Авторы также выявили наличие клинических траекторий, различающихся по вероятности повторной госпитализации в течение одного месяца после выхода из больницы. В этом случае определение клинической траектории может помочь скорректировать процедуры диагностики (в частности, проведение теста на гликолизированный гемоглобин HbA1c), что должно улучшить оказание медицинской помощи и свести к минимуму случаи повторной госпитализации.

Исследователи утверждают, что предлагаемая методика является достаточно общей и может быть применена ко многим различным заболеваниям и типам данных. Она позволит усовершенствовать анализ историй болезни в электронном виде, а также улучшить результаты непрерывного мониторинга пациентов с использованием носимых медицинских приборов.

Программное обеспечение доступно онлайн:

Методика и программное обеспечение для количественной оценки псевдотемпоральных траекторий в наборах клинических данных.

Поделиться
поддержать проект
Для поднятия хорошего настроения, вы можете угостить наших редакторов чашечкой кофе
Маленькая чашка кофе
cup
200 ₽
Средняя чашка кофе
cup
300 ₽
Большая чашка кофе
cup
500 ₽
Большая чашка кофе и что-то вкусное
cup
900 ₽
Нажимая на кнопку «Поддержать», я принимаю пользовательское соглашение, политику конфиденциальности и подтверждаю свое гражданство РФ
Кто может поддержать проект?
Поддержать проект могут только граждане России. Поддержка осуществляется только в рублях. В соответствии с требованием закона.
9 мин
Лень сёрфить новости? Подпишись и БУДЬ В КУРСЕ