В последние годы число юных пациентов, страдающих от повышенного давления, неуклонно растёт. При этом медики сталкиваются с серьёзной проблемой: чтобы подобрать лекарство, подходящее конкретному ребёнку, нужно изучить массу симптомов, – ведь только для систолического давления у детей существует более 200 вариантов нормы. Поэтому из пяти существующих сегодня препаратов очень трудно с первого раза выбрать оптимальный. Врачи вынуждены назначать их по очереди, по 2-3 месяца ожидая результата от каждого.
Дети тем временем продолжают страдать, а родители мучаются от неизвестности и зачастую бросают начатое лечение.
Свой метод помощи врачам и пациентам разработала детский кардиолог Анастасия Адамсон. Для этого она поступила в онлайн-магистратуру МФТИ, где изучила математические методы анализа данных, язык программирования Python и принципы создания моделей машинного обучения.
Вооружившись новыми знаниями, доктор Адамсон поручила искусственному интеллекту обработать кропотливо собранные данные 272 юных пациентов по 90 параметрам и получила закономерности, которые позволят делать более точный выбор препарата.
«Алгоритм позволил «увидеть» то, что врачи чувствуют, но не могут доказать, – рассказала Анастасия Адамсон. – Например, связь между лишним весом и эффективностью Лизиноприла. Или то, что дополнительная артерия почки – при том, что она считается физиологической нормой, – может быть скрытым фактором риска. А ведь даже небольшое повышение точности – на 2-3% – в медицине означает десятки детей, которые получат правильное лечение быстрее».
Теперь команда доктора Адамсон занимается совершенствованием алгоритма для его внедрения во врачебную практику.
