Mount Sinai получил грант NIH на разработку прогноза осложнений после операций

Медицинская школа Икана при Mount Sinai получила пятилетний грант Национальных институтов здравоохранения США (NIH) примерно на 4 млн долларов. Исследователи разработают систему на основе искусственного интеллекта, которая поможет заранее выявлять пациентов с риском острого повреждения почек после операции и подбирать меры профилактики.

По оценкам исследователей, в США ежегодно проводят около 50 млн крупных операций, не связанных с сердцем; примерно в 12% случаев они осложняются острым повреждением почек. Это состояние может продлить пребывание в больнице и повысить риск хронической болезни почек и смерти. Прямого лечения такого осложнения сейчас нет, поэтому особенно важны раннее выявление риска и профилактика.

В ходе и после операции на организм воздействует значительная нагрузка: могут меняться артериальное давление, частота сердцебиения и дыхания, возможны кровотечения. Почки чувствительны к таким изменениям и могут одними из первых проявлять признаки повреждения. Риск выше у пациентов с заболеваниями почек или сердца, а также при крупных операциях и других осложнениях.

Команда под руководством Mount Sinai проанализирует данные более чем 320 тыс. пациентов из 15 больниц, входящих в три системы здравоохранения. Ученые создадут и проверят модели, которые будут прогнозировать вероятность повреждения почек и возможную тяжесть состояния. Также они изучат, могут ли отдельные группы пациентов лучше реагировать на разные способы профилактики.

«Нам пока не хватает надежных способов определить, у кого после операции разовьется острое повреждение почек и как лучше его предотвратить», — заявил Эндрю Лейбовиц, заведующий кафедрой анестезиологии, периоперационной медицины и обезболивания Медицинской школы Икана при Mount Sinai. По его словам, объединение данных нескольких больниц позволит точнее оценивать риск и подбирать профилактику с учетом особенностей пациента.

Для анализа исследователи применят федеративное обучение: больницы смогут совместно разрабатывать модель, не передавая друг другу индивидуальные медицинские записи. Данные пациентов останутся в учреждениях, где были собраны. Команда сравнит результаты с существующими методами прогнозирования и моделями, построенными на объединенных данных, а также проверит точность для разных групп пациентов, в том числе недостаточно представленных в прежних исследованиях.

«Многие модели создавались на небольших выборках в отдельных больницах, поэтому не всегда ясно, будут ли они надежно работать в других учреждениях и для разных групп пациентов», — отметил Джириш Н. Надкарни, заведующий кафедрой искусственного интеллекта и здоровья человека в Mount Sinai. По его словам, федеративный подход позволит изучать более разнообразные данные, сохраняя конфиденциальность пациентов.

В исследовании участвуют специалисты Mount Sinai, Университета Вандербильта и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе. Их работа должна стать основой для будущих клинических испытаний, в которых проверят, снижает ли персонализированная профилактика частоту повреждений почек после операций. Проект финансируется NIH; номер гранта — 1R01DK144051-01A1.