Воспалительные заболевания легких, включая пневмонию, представляют собой одни из наиболее частых причин смертности во всем мире, однако их диагностика затруднена. Ученые из Калифорнийского университета в Сан-Франциско нашли способ выявлять подобные инфекции у пациентов в критическом состоянии, сопоставляя результаты генеративного ИИ-анализа медицинских карт с биомаркерами инфекций нижних дыхательных путей.
В рамках изучения взрослых пациентов, находящихся в критическом состоянии, применение данной комбинации позволило установить верный диагноз в 96 % случаев и с большей точностью, чем специалисты отделения интенсивной терапии, выявить инфекционные и неинфекционные факторы, вызывающие дыхательную недостаточность. Авторы предполагают, что внедрение этой модели при первичном приеме больных позволило бы снизить число необоснованных назначений антибиотиков на 80 %.
«Предложенный нами метод демонстрирует результаты, достигаемые значительно быстрее, чем при посеве, и его применение в клинической практике не представляет сложностей, — отметил Чез Ланжелье, доктор медицинских наук и ведущий автор исследования, которое было опубликовано в Nature Communications. — Мы убеждены, что это позволит ускорить диагностику и уменьшить необоснованное использование антибиотиков».
Ключевой особенностью модели служит биомаркер, созданный командой Ланжелье в 2023 году. Исследования показали, что ген, контролирующий воспалительные процессы, называется FABP4 может использоваться для диагностики инфекции, поскольку он менее активен в иммунных клетках по сравнению с нормальными клетками лёгких.
В рамках настоящего исследования были проанализированы данные о двух группах пациентов, находящихся в критическом состоянии: в исследование до начала пандемии COVID-19 были включены 98 человек, у большинства из которых диагностированы бактериальные инфекции; 59 человек были включены в исследование в период пандемии, и у большей части из них были выявлены вирусные инфекции, в том числе COVID-19.
Прежде всего, исследователи провели тестирование каждого подхода в изолированном виде — FABP4 биомаркер или ИИ — и обнаружили, что каждый из них даёт правильный диагноз примерно в 80 % случаев. Затем исследователи сравнили результаты модели с диагнозами, поставленными врачами, которые госпитализировали пациентов в отделение интенсивной терапии.
В большинстве случаев врачи при пневмонии назначали антибиотики, однако модель, использующая биомаркеры и искусственный интеллект, демонстрировала более высокую точность в диагностике пневмонии. Для подтверждения надёжности модели, исследователи сравнили результаты анализа медицинских записей, выполненные ИИ, с выводами трех врачей, являющихся экспертами во внутренним болезням и инфекционным заболеваниям.
Врачи и специалисты в целом показали схожие результаты в постановке диагнозов, однако при анализе данных искусственный интеллект делал акцент на рентгенологических заключениях, касающихся состояния грудной клетки, тогда как врачи руководствовались информацией из клинических записей.
«Если можно так выразиться, это напоминало проявление культурных различий, — отметила она Наташа Споттисвуд, это демонстрирует, каким образом искусственный интеллект способен расширять возможности врачей». В настоящее время команда проводит проверку модели в рамках клинических испытаний. Далее планируется изучение сепсиса — наиболее частой причины летальных исходов в стационарах, диагностика которой представляет собой сложную задачу.
[Фото: ru.123rf.com]