Как показало новое исследование, опубликованное в журнале ERJ Open Research, специалисты использовали алгоритмы искусственного интеллекта для анализа данных из мочевых образцов пациентов, чтобы предсказать появление симптомов обострения хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ).
Участники исследования ежедневно проводили тесты мочи с использованием специальных полосок. Результаты отправлялись исследовательской группе через мобильные устройства. Алгоритмы ИИ обрабатывали полученные данные и могли с высокой точностью прогнозировать ухудшение состояния пациентов за неделю до наступления обострения. Это открывает возможность своевременной коррекции терапии, что может помочь предотвратить или смягчить развитие обострений.
ХОБЛ, включающая такие состояния, как хронический бронхит и эмфизема, является одним из наиболее распространенных хронических заболеваний дыхательной системы. ВОЗ отмечает патологию как третью ведущую причину смертности в мире. Периодические обострения, сопровождающиеся усилением симптомов вроде одышки и кашля, значительно ухудшают качество жизни пациентов.
При обострениях при ХОБЛ пациенту требуется дополнительное лечение дома или в стационаре. Современные подходы чаще всего являются реакцией на уже начавшееся заболевание. Намного эффективнее было бы предсказать ухудшение состояния заранее и индивидуализировать терапию, чтобы предотвратить или минимизировать последствия. Ученые стремились создать инструмент, который бы работал как персональный прогноз для предстоящих обострений.
На первом этапе ученые изучили образцы мочи у 55 пациентов с ХОБЛ, анализируя изменения состава, которые происходят перед обострением. В результате удалось выделить группу «биомаркеров» — специфических молекул, изменяющихся при ухудшении состояния.
Следующим шагом стало создание теста на основе этих биомаркеров под руководством компании Global Access Diagnostics из Бедфорда (Великобритания). Этот тест, работающий по принципу, схожему с экспресс-анализами на COVID, позволяет измерять уровни пяти ключевых биомаркеров.
Затем в исследовании приняли участие 105 пациентов с ХОБЛ из нескольких больниц. Участники ежедневно в течение полугода проводили тесты мочи, а результаты отправляли исследователям через мобильные устройства.
Ученые применили искусственную нейронную сеть — разновидность ИИ — для анализа изменений в уровнях определенных биомаркеров, чтобы определить, когда у пациента может произойти обострение ХОБЛ.
Особенность метода в том, что сбор мочи является простым и удобным процессом, который пациенты могут легко выполнять дома каждый день.
В то же время исследователи отмечают, что алгоритм требует доработки с учетом данных от более широкой группы пациентов. Планируется создать ИИ-систему, способную адаптироваться к особенностям каждого пациента, распознавать его «нормальное» состояние и предсказывать возможные ухудшения. Это позволит своевременно корректировать лечение, проводить дополнительные обследования или рекомендовать пациентам избегать провоцирующих факторов.
Источник: Medical News
