Нов инструмент има за цел да определи риска от дългосрочните последствия при пациенти с чернодробна цироза по-лесно и по-точно от сега съществуващите методи. Изследователите от медицинския колеж Baylor, Медицинския център по въпроси на ветераните Michael E. DeBakey и Центърът за иновации в качеството, ефикасността и безопасността (iQuESt) са разработили модел, използвайки съчетание от изкуствен интелект и традиционни статистически методи, за да произведат оценъчна скала, която по-добре предсказва смъртността при цироза. Резултатите от проучването им са публикувани в JAMA Network Open.

Цирозата на черния дроб е състояние, при което чернодробната тъкан се замества от съединителна тъкан и може да бъде причинено от различни причини, в т.ч. хепатит С, хроничен алкохолизъм и омазнен черен дроб. В момента лекарите не разполагат с необходимите инструменти, за да предскажат с точност дългосрочния изход.

„Когато видим пациенти в клиниката, искаме да ги ориентираме по отношение на дългосрочните им перспективи. Искахме да създадем инструмент с използване на алгоритми и изкуствен интелект, за да подобрим точността на прогнозата, но в същото време инструментът да е лесен за употреба в клинични условия,“ казва д-р Fasiha Kanwal, автор-кореспондент на проучването, преподавател по медицина и началник на гастроентерологичното звено в Baylor.

Учените са събрали информация от пациенти в 130 болници и клиники в националната здравна система на Администрацията на ветераните. Те са използвали демографски данни, информация за съпътстващи заболявания, съществуващи рискови фактори и степен на чернодробното заболяване в комбинация с подробни лабораторни тестове и данни за лекарства, за да създадат три различни статистически модела за предсказване на риска от смъртност. Моделите използват алгоритми с различна степен на сложност, за да създадат оценъчна скала за предвиждане.

Kanwal и нейният екип установяват, че модел, базиран на клинични променливи, наречен Модел на смъртността при цироза (CiMM), показва най-добър баланс между прогностична точност и клинична приложимост. Изследователският екип използва CiMM, за да създаде предиктивна оценъчна скала за риска от смърт при цироза. При сравнение, резултатът от CiMM се оказва по-адекватен в предсказването, отколкото най-широко използвания в момента модел – Моделът за чернодробно заболяване във финален стадий с натрий (MELD-Na).

„Използването на алгоритми и изкуственият интелект са важни. Те ни помогнаха да открием кои са правилните рискови фактори, но не се наложи да използваме много сложни модели, за да постигнем това. Успяхме да създадем скалата CiMM, която ще работи по-лесно в клинични условия и има по-добри предсказващи свойства от съществуващия метод,“ казва Kanwal.

В момента учените от Baylor работят върху уеб сайт, който ще позволи на лекарите от цялата страна да използват инструмента онлайн в клинична обстановка. Kanwal вярва, че методът CiMM може да се използва за оценка на риска и в други области, като сърдечна недостатъчност и белодробни заболявания.

„Инструментът ще има голямо значение при предлагането на грижа, фокусирана върху пациента. Оценката по скалата на CiMM може да се прави отново всеки път, когато пациентът влезе в клиниката. Преди не можехме да правим дългосрочни прогнози. Но тази оценъчна скала може да ни даде представа как да контролираме заболяването за една, две и три години напред.“ казва Kanwal.

Източник: hepactive.org/

Translate »