Как ИИ помогает подбирать лечение для детей с гипертензией: новая модель на 272 пациентах

В сфере искусственного интеллекта произошло заметное событие. Артериальная гипертензия поражает все большее число детей: в России с 2020 года количество таких пациентов выросло на 17%. Врачи подбирают терапию эмпирически, ориентируясь на общие рекомендации, — результат виден только через 2–3 месяца. Студентка магистратуры «Прикладной анализ данных в медицинской сфере» Центра «Пуск» МФТИ Анастасия Адамсон создала ML-модель, которая учитывает 154 клинико-инструментальных признака и с точностью до 98% предсказывает эффективную терапию.

Модель уже увидела то, что врачи чувствуют, но не могут доказать: например, связь между лишним весом и эффективностью Лизиноприла. О том, как устроено исследование, какие результаты получены и почему это не замена врачу, а сильный инструмент поддержки — в этом интервью. Анастасия, расскажите, в чем суть проблемы, которую вы решаете?

Технические детали

С 2020 года число заболевших артериальной гипертензией детей выросло в России на 17% (к 2025 году). Одна из проблем сегодня — то, что подбор антигипертензивной терапии происходит эмпирически, на основании мнения врача. Сейчас доктора назначают лекарства от давления детям почти наугад — из пяти разрешенных препаратов можно выбрать любой.

При этом результат виден только через 2–3 месяца. Если препарат не подошел, схему меняют и снова ждут. Все это время давление у ребенка остается высоким, и риск осложнений растет.

Свою ML-модель я разработала, чтобы предсказывать эффективный препарат сразу, без долгих экспериментов. Чтобы решить эту проблему, недостаточно посмотреть на один показатель давления. Нужно учесть много разных факторов — и тут пригодится мультимодальный подход.

Этот прогресс даёт важные сигналы о будущем отрасли, и технологический мир внимательно наблюдает.