Легочные инфекции, такие как пневмония, являются одними из самых распространённых причин смерти в мире, но диагностировать их крайне сложно. Исследователи из Калифорнийского университета в Сан-Франциско нашли способ выявлять подобные инфекции у пациентов в критическом состоянии, сопоставляя результаты генеративного ИИ-анализа медицинских карт с биомаркерами инфекций нижних дыхательных путей.
В ходе исследования взрослых пациентов в критическом состоянии эта комбинация позволила поставить правильный диагноз в 96 % случаев и точнее, чем врачи в отделении интенсивной терапии, определить инфекционные и неинфекционные причины дыхательной недостаточности. По оценкам авторов, если бы эта модель была доступна при поступлении пациентов, количество необоснованных назначений антибиотиков сократилось бы на 80 %.
«Мы разработали метод, который даёт результаты гораздо быстрее, чем посев, и его можно легко внедрить в клиническую практику, — сказал Чез Ланжелье, доктор медицинских наук и старший автор исследования, опубликованного в Nature Communications. — Мы уверены, что это поможет быстрее ставить диагнозы и сократить ненужное применение антибиотиков».
Важной особенностью модели является биомаркер, который команда Ланжелье разработала в 2023 году. Было обнаружено, что ген, регулирующий воспаление, под названием FABP4 может использоваться для диагностики инфекции, поскольку он менее активен в иммунных клетках по сравнению с нормальными клетками лёгких.
В текущем исследовании рассматривались данные о двух группах пациентов в критическом состоянии: 98 человек были включены в исследование до пандемии COVID-19, и у большинства из них были бактериальные инфекции; 59 человек были включены в исследование во время пандемии, и у большинства из них были вирусные инфекции, включая COVID-19.
Сначала ученые протестировали каждый метод по отдельности — FABP4 биомаркер или ИИ — и обнаружили, что каждый из них даёт правильный диагноз примерно в 80 % случаев. Затем исследователи сравнили результаты модели с диагнозами, поставленными врачами, которые госпитализировали пациентов в отделение интенсивной терапии.
Врачи назначали антибиотики для лечения пневмонии большинству пациентов, в то время как модель «биомаркер плюс ИИ» гораздо точнее определяла диагноз «пневмония». Чтобы дополнительно проверить точность модели, команда сравнила результаты анализа медицинских карт, проведённого ИИ, с результатами анализа трех разных врачей, специализирующихся на внутренних болезнях и инфекционных заболеваниях.
Все специалисты поставили примерно одинаковое количество правильных диагнозов, но ИИ уделял больше внимания рентгенологическим заключениям о состоянии грудной клетки, в то время как врачи ориентировались на клинические записи.
«Это было похоже на проявление культурных различий, если можно так сказать об искусственном интеллекте, — сказала Наташа Споттисвуд, доктор медицинских наук. — Это показывает, как искусственный интеллект может дополнять работу врачей». Команда проверяет модель в ходе клинических испытаний. Затем она перейдет к изучению сепсиса — самой распространённой причины смерти в больницах, которую сложно диагностировать.
[Фото: ru.123rf.com]
