Болезни сердца и кровеносной системы остаются главными врагами человечества — они занимают первое место в списке причин смерти в мире. Более того, смертность от сердечно-сосудистых заболеваний продолжает расти. Все чаще говорят о том, что инсульты и инфаркты «молодеют». Так, россияне трудоспособного возраста умирают от них в восемь раз чаще, чем норвежцы из той же возрастной категории. 

Развитие сердечно-сосудистых заболеваний очень сложно предсказать. На него влияет большое количество косвенных факторов: питание, окружающая среда, вредные привычки, эмоциональный фон, режим сна и особенности работы пациента. Все это делает работу врача-кардиолога особенно сложной.

Работа со многими неизвестными

Десятилетиями медикам приходилось основываться лишь на данных анализов, которые далеко не всегда дают полную картину. И, конечно, на собственном опыте и интуиции. Сейчас все больше растет спрос на компьютерные алгоритмы, способные помочь врачу принимать решения, от которых буквально зависит жизнь пациента.

Однако такие программы имеют недостатки — их показания сложно интерпретировать, некоторые из них плохо «обучаются» на неполном наборе данных. Кроме того, многим алгоритмам сложно строить предположения о нелинейных взаимодействиях, то есть о влиянии тех самых косвенных признаков на возникновение сердечно-сосудистых заболеваний. Наконец, программы и руководства по их созданию далеко не так доступны, как хотелось бы врачам.     

Инженер Национального центра когнитивных разработок Университета ИТМО (НЦКР) Илья Деревицкий написал алгоритм, который лишен ряда недостатков аналогичных медицинских приложений. Эта работа велась совместно со специалистами Национального медицинского исследовательского центра им. В.А. Алмазова.

Тиреотоксическая фибрилляция предсердий

Предложенная учеными программа позволяет прогнозировать развитие у пациента тиреотоксической фибрилляции предсердий. Это возникающая из-за токсичного влияния тиреоидных гормонов сердечная аритмия. В результате из-за нарушения образования спонтанного электрического импульса, запускающего работу сердца, у пациента не происходит координированного сокращения предсердий. 

«Сердце не может адекватно выполнять свою основную функцию — выталкивать в кровоток соответствующее потребностям организма в конкретный момент количество крови, — рассказывает Дарья Пономарцева, врач-эндокринолог первого эндокринологического отделения ФГБУ "НМИЦ им. В. А. Алмазова”. — Развивается сердечная недостаточность. Кроме того, ток крови внутри предсердий замедляется, что может приводить к образованию тромбов внутри полостей предсердий. Доказано, что наличие тиреотоксической фибрилляции предсердий ассоциировано с повышением смертности и ухудшением качества жизни. Однако, в случае недлительного течения, это потенциально обратимое нарушение ритма. У части пациентов после купирования тиреотоксикоза прекращается и фибрилляция предсердий».

Созданный Ильей Деревицким алгоритм объединяет результаты классических моделей машинного обучения (ML) и методы динамического анализа для лучшего моделирования и прогнозирования течения болезни. Он позволяет представлять заболевание как последовательность изменений в состоянии пациента и предсказывать его течение.

Система учитывает как результаты исследований, так и косвенные показатели, которые могут влиять на развитие болезни. Так, алгоритм анализирует пол, возраст, рост, вес, индекс массы тела, генез тиреотоксикоза, статус курения, общий холестерин пациента. Эти данные сопоставляются с информацией о том, была ли у пациента артериальная гипертензия, ишемическая болезнь сердца, застойная сердечная недостаточность или другие заболевания. Также программа принимает в расчет характеристики тиреотоксикоза и сопутствующие заболевания сердечно-сосудистой системы. 

«Практические результаты включают шкалу-опросник оценки риска развития заболевания, также разработан метод для прогнозирования клинического типа будущей тиреотоксической фибрилляции предсердий», — говорит Илья Деревицкий. 

«Данная информация позволит выявлять пациентов с высоким риском тиреотоксической фибрилляции и с неблагоприятным ее клиническим типом. Ведение таких пациентов будет отличаться более пристальным, тщательным наблюдением, которое включает в себя более частые визиты к врачу, более частое выполнение мониторинга ЭКГ и более частый контроль гормонов на фоне лечения. Более ранее радикальное лечение направлено на предотвращение развития фибрилляции. Возможно, пациентам с очень высоким риском придется определять показания к радикальному лечению сразу, без попытки длительного консервативного лечения», — добавляет Дарья Пономарцева.

Открытый код

Пока система дорабатывается и проходит различные испытания. Алгоритм улучшается с помощью использования более сложных и точных алгоритмов, а также новых наборов данных из других медицинских учреждений. После того, как эти работы будут завершены, метод планируется внедрить в медицинскую практику.

«Гибридный подход к предиктивному моделированию процесса лечения крайне важен для повышения качества и продолжительности жизни пациентов. В обозримой перспективе я планирую использовать методы имитационного моделирования для доработки алгоритма: дискретно-событийные модели, моделирование системной динамики, нейронные сети. Это позволит прогнозировать полную траекторию “здоровья" пациента на десятки лет и учитывать временную последовательность наступления важных событий с точки зрения течения заболевания. Данное решение планируется представить в виде программного софта для медицинских специалистов», — делится Илья Деревицкий.