ИИ-модели смогут обучаться на реальных клинических состояниях пациентов
Национальный медицинский исследовательский центр по профилю «анестезиология и реаниматология (для взрослых)» Сеченовского Университета стал базой для разработки национального гармонизированного датасета реанимационного пациента – РИКОРД. Об этом сообщила пресс-служба Сеченовского университета Минздрава России.
Набор данных включает более 5 300 клинических случаев. Как ожидается, он станет основой для развития отечественных ИИ-решений в реанимации. Проект реализуется совместно с компанией «КваттроЛаб», разработчиком реанимационно-анестезиологической информационной системы (РАИС).
Главная особенность датасета — использование «клинических фенотипов», алгоритмически идентифицирующих патофизиологические состояния на основе объективных критериев: витальных показателей, лабораторных данных и динамики состояния пациента. По словам Натальи Живицы, аналитика отдела анализа образовательных программ и научных исследований Сеченовского Университета, это позволяет обучать ИИ-модели на реальных клинических состояниях, а не на артефактах документирования.
Эффективность подхода доказана моделью машинного обучения, разработанной специалистами РАИС, способной предсказывать развитие сепсиса за шесть часов до клинических проявлений. Это стало возможным благодаря использованию клинических фенотипов и их алгоритмов, что исключает «утечку данных из будущего» на этапе обучения модели и корректно формирует группы клинических случаев. Ирина Ларина, руководитель аналитики РАИСа, подчеркнула:
Сепсис – одно из самых опасных состояний в реанимации с высокой смертностью. Возможность предсказывать его развитие за несколько часов стала вызовом для нашей команды. Без качественно нового подхода к данным, реализованного в РИКОРД, создание аналогичных решений остается крайне затруднительным.
