Российские ученые разработали ИИ для предсказания осложнений после инфаркта

Анализ генетической информации поможет избежать осложнений после инфаркта Все благодаря разработке ученых из НИУ ВШЭ. Они создали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Генотип определяли по конкретной генетической вариации полиморфизму в гене VEGFR-2. При этом самым важным фактором, влияющим на риск возникновения осложнений, оказалась доза статинов — лекарств, которые используются для снижения уровня холестерина в крови. Высокие дозы статинов снижают этот риск, особенно у пациентов с неблагоприятным генотипом. Исследование выполнено в рамках проекта НИУ ВШЭ «Зеркальные лаборатории». Подробнее о результатах — в материале Вышки.Главное

Риск осложнений после инфаркта предскажет ИИ Ишемическая болезнь сердца — самая частая причина смертности в мире, по данным ВОЗ, на нее приходится 13% смертей. Поэтому медикам очень важно уметь прогнозировать риски осложнений и рецидивов сердечных заболеваний. Российский искусственный интеллект научился предсказывать вероятность развития осложнений у пациентов с инфарктом миокарда. Авторы алгоритма машинного обучения из НИУ ВШЭ выделили 39 факторов, влияющих на прогноз рисков, в том числе генетическую информацию. «Ранее генетические факторы не использовались в моделях машинного обучения… Нам удалось выяснить, что аллель риска варианта VEGFR-2 входит в пятерку наиболее важных факторов для прогнозирования долгосрочных результатов у пациентов с инфарктом миокарда», — сообщила доцент НИУ ВШЭ Мария Попцова. Наука.рф #десятилетиенауки

Исследователи из НИУ ВШЭ разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Ученые проанализировали данные пациентов Сургутского окружного центра диагностики и сердечно-сосудистой хирургии, поступивших с инфарктом миокарда с 2015 по 2024 г. Было рассмотрено влияние 39 факторов на прогноз рисков сердечной смерти, повторного острого коронарного синдрома, инсульта и необходимости повторной реваскуляризации. Результаты показали, что доза статинов — лекарств, которые используются для снижения уровня холестерина в крови, — наиболее важный фактор, влияющий на риск развития осложнений. Высокие дозы статинов снижают этот риск, особенно у пациентов с неблагоприятным генотипом. Полиморфизм VEGFR-2, в частности наличие аллеля T, оказался на четвертом месте по важности. Фото: ru.123rf.com Подробнее на портале Научная Россия #инфаркт

Оформи карту Газпромбанка и мы отправим тебе 1000 руб на новый счет 💸 *Предложение ограничено

Исследователи из России разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели ученые впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений, сообщила пресс-служба НИУ ВШЭ. / Наука

В России создали ИИ-систему, определяющую риск развития осложнений после инфаркта Исследователи из России разработали модель машинного обучения, которая предсказывает риск развития осложнений у пациентов, перенесших инфаркт миокарда. В модели ученые впервые учли генетические данные, что позволило точнее оценить риск долгосрочных осложнений. Ученые изучили работу таких популярных алгоритмов, как CatBoost, LightLMB, AutoML, а также различные формы логистической регрессии. Ученые воспользовались данными, которые собирались в период с 2015 по 2024 год при наблюдениях за здоровьем 200 пациентов, проходивших лечение в Сургутском окружном центре диагностики и сердечно-сосудистой хирургии. Расчеты показали, что алгоритм CatBoost лучше всего справлялся с оценкой рисков развития осложнений. Опираясь на этот результат, ученые выделили девять самых значимых факторов, одним из которых оказались мутации в гене VEGFR-2.

В НИУ ВШЭ задействовали ML для определения риска развития осложнений после инфаркта Специалисты изучили влияние 39 факторов на прогноз риска гибели пациентов и развития осложнений. Для этого были использованы данные 200 пациентов Сургутского окружного центра диагностики и сердечно-сосудистой хирургии, поступивших с инфарктом миокарда с 2015 по 2024 год. В рамках исследования ученые обучили и протестировали несколько алгоритмов машинного обучения: градиентный бустинг CatBoost и LightGBM , случайный лес, логистическую регрессию и AutoML. В результате, по словам специалистов, алгоритм CatBoost лучше всего справлялся с оценкой рисков развития осложнений. Ученые выделили девять самых значимых факторов, влияющих на вероятность появления осложнений. Одним из них оказались мутации в гене VEGFR-2. Исследователи отмечают, что анализ генетических данных помогает в создании более точных и персонализированных моделей прогноза рисков сердечно-сосудистых осложнений у пациентов после инфаркта миокарда. Исследование опубликовано в журнале Frontiers in Medicine Источник: Смотреть в источнике