В России создали ИИ-модель для прогноза смертности при диабете

Модель обучалась на информации о более чем 550 пациентах, наблюдавшимися в течение 17 лет. Из сотен клинических параметров ИИ выделил десять ключевых биомаркеров для долгосрочного прогноза. Точность предсказания выживаемости на этом периоде достигает 84%.

Особенностью системы является ее объяснимость. Используя метод SHAP, она показывает, какие факторы сильнее всего влияют на риск. Среди них — возраст, длительность болезни и число осложнений. Для конкретного пациента модель формирует персональную карту рисков.

Помимо известных маркеров, таких как креатинин или гормон NT-proBNP, модель учитывает и менее изученные показатели, например, структуру N-гликана в крови. Это позволяет перейти от общего лечения к управлению индивидуальными рисками и точнее подбирать терапию, помогая врачу в принятии решений.

Материалы новостного характера нельзя приравнивать к назначению врача. Перед принятием решения посоветуйтесь со специалистом.