Нейросеть научилась диагностировать астму у детей

Бронхиальной астмой во всем мире страдает более 339–350 миллионов человек. Точное число детей назвать сложно, но, по оценкам Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) и Глобальной инициативы по астме (GINA), это заболевание затрагивает до 10–14% всех детей на планете. Это самое распространенное хроническое заболевание среди детского населения.

Педиатрам бывает непросто понять, кто из малышей с хрипами и другими респираторными симптомами со временем столкнется с хронической астмой. У одних детей такие проявления проходят, у других становятся началом длительного и полностью неизлечимого заболевания. Новое исследование показывает: в решении этой задачи врачу может помочь машинное обучение.

В работе, опубликованной в журнале Scientific Reports, ученые проверили так называемый Passive Digital Marker — цифровой маркер, встроенный в электронную медицинскую карту. Он не требует от ребенка нового анализа, анкеты или специального обследования. Вместо этого система собирает воедино уже имеющиеся сведения: симптомы со стороны дыхательной системы, аллергии, перенесенные инфекции, данные сданных анализов, историю приема лекарств и семейный анамнез.

Иными словами, алгоритм не пытается поставить диагноз «по кофейной гуще». Он быстро просматривает медицинскую историю, которую врачу пришлось бы собирать по кусочкам, и выдает простую оценку: риск будущей постоянной астмы высокий или низкий.

34 педиатра, 10 клинических сценариев и заметная разница в результате

В пилотном рандомизированном исследовании участвовали 34 практикующих педиатра. Специалисты оценивали 10 стандартизированных клинических сценариев, составленных на основе продольных данных электронных медкарт детей от рождения до трех лет. В исследовании сравнивали, насколько точно врачи прогнозируют развитие астмы школьного возраста, когда у них есть доступ к цифровому маркеру, и когда они опираются только на стандартную оценку.

Результат оказался впечатляющим: средняя точность прогноза у врачей, использовавших Passive Digital Marker, составила 83%, тогда как без него — 61%. Особенно заметной была разница при выявлении детей, у которых впоследствии действительно развивалась постоянная астма.

Авторы подчеркивают: речь не идет о том, чтобы заменить педиатра машинным алгоритмом. Система скорее выступает в роли цифрового помощника, который умеет быстро свести воедино годы медицинской информации и обратить внимание врача на возможный риск.

От статистики — к клиническому испытанию

Нынешняя работа стала следующим шагом после исследования, в котором ученые проверяли цифровой маркер на данных почти 70 тысяч детей, родившихся в штате Индиана в 2010–2017 годах. Тогда исследователи адаптировали традиционный Pediatric Asthma Risk Score к данным электронных медицинских карт и показали, что такой подход способен эффективнее прогнозировать будущий диагноз астмы у детей в возрасте от 4 до 11 лет.

Теперь ученые проверили уже не только сам алгоритм, но и его влияние на решения врачей. Это важная деталь: хороший прогноз в лаборатории еще не гарантирует, что технология действительно поможет в повседневной медицине.

Именно здесь и кроется изюминка нового исследования. Педиатры работали со стандартизированными клиническими сценариями, а не с реальными пациентами на обычном приеме. Поэтому следующий вопрос звучит вполне практично: улучшит ли цифровой маркер диагностику и лечение детей в реальных клиниках? Для ответа потребуются дополнительные исследования.

Недавно ученые развеяли популярный миф о кошках и астматиках.