Новый инструмент на основе машинного обучения, который поможет врачам определить лучший тест на боль в груди - Деловая Газета Ленинградской области

Выбор между двумя неинвазивными диагностическими тестами – распространенная дилемма у пациентов с болью в груди. Кардиолог Йельского университета Рохан Кера, доктор медицины, магистр медицины и его коллеги разработали ASSIST, новый цифровой инструмент для принятия решений.

Применяя методы машинного обучения к данным двух крупных клинических испытаний , этот новый инструмент определяет, какой визуализирующий тест следует проводить у пациентов, у которых может быть ишемическая болезнь сердца или ИБС, состояние, вызванное накоплением бляшек в стенке артерии.

Новый инструмент, описанный в исследовании, опубликованном 21 апреля в European Heart Journal , фокусируется на долгосрочных результатах для данного пациента.

«У каждого из этих диагностических тестов есть свои сильные стороны и ограничения, – сказал Кера, доцент кардиологии Йельской школы медицины. У пациентов может быть кальций в кровеносных сосудах или более поздняя стадия заболевания, которую можно пропустить. «Если вы сможете правильно установить диагноз, у вас будет больше шансов выбрать оптимальную медицинскую и процедурную терапию, которая затем может повлиять на результаты лечения пациентов».

Недавние клинические испытания попытались определить, является ли один тест оптимальным. Клинические испытания PROMISE и SCOT-HEART показали, что результаты анатомической визуализации схожи с результатами стресс-тестирования, но могут улучшить долгосрочные результаты у некоторых пациентов.

«Когда пациенты обращаются с болью в груди, у вас есть две основные стратегии тестирования. Крупные клинические испытания были проведены без окончательного ответа, поэтому мы хотели посмотреть, можно ли использовать данные испытаний, чтобы лучше понять, выиграет ли данный пациент от одной стратегии тестирования. или другой, – сказала Кера. Обе стратегии в настоящее время используются в клинической практике.

Чтобы создать систему ASSIST, Кера и его команда получили данные о 9 572 пациентах, включенных в исследование PROMISE через Национальный институт сердца, легких и крови, и создали новую стратегию, которая включила эксперименты с локальными данными в более крупное клиническое испытание.

«Уникальный аспект нашего подхода заключается в том, что мы используем обе стороны клинического испытания, преодолевая ограничение реальных данных, когда решения, принимаемые клиницистами, могут вносить предвзятость в алгоритмы», – сказал Кера.

Инструмент также доказал свою эффективность на отдельной популяции пациентов в исследовании SCOT-HEART. Среди 2135 пациентов, которые прошли функциональное или анатомическое тестирование, авторы наблюдали вдвое меньший риск неблагоприятных сердечных событий, когда было согласие между проведенным тестом и тестом, рекомендованным ASSIST. Кера сказал, что он надеется, что этот инструмент предоставит клиницистам дополнительную информацию, когда они сделают выбор между анатомическим или функциональным тестированием при оценке боли в груди.

Функциональное тестирование, широко известное как стресс-тест, исследует пациентов на ИБС, обнаруживая снижение притока крови к сердцу. Второй вариант, анатомическое тестирование или коронарная компьютерная томографическая ангиография (CCTA), выявляет закупорку кровеносных сосудов. Используя алгоритмы машинного обучения, ASSIST дает рекомендации для каждого пациента.

«Несмотря на то, что мы использовали передовые методы для получения ASSIST, его практическое применение в клинических условиях. Оно основано на стандартных характеристиках пациента и может использоваться врачами с помощью простого онлайн-калькулятора или может быть включено в электронную медицинскую карту», ​​- сказал Евангелос Ойкономоу, доктор медицинских наук, доктор медицинских наук, врач-терапевт Йельского университета и первый автор исследования.

от elenan27

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *