Новый алгоритм способен оценивать вероятность того, что пациент заразится смертельно опасной инфекцией в больнице. Искусственный интеллект (ИИ) выявляет признаки инфекции лучше, чем доктора.

Когда всё внимание приковано к впечатляющим трюкам, на которые способен ИИ (он играет в шахматы, определяет цвета, пишет странные фантастические рассказы), легко забыть о том, что алгоритм может быть по-настоящему полезным. Например, ИИ способен оценить вероятность того, что пациент вступит в контакт с бактериями клостридиум диффициле и заразится смертельно опасной инфекцией.

В больнице пациенты должны выздоравливать, но иногда в её стенах происходит совершенно противоположное. По информации издания The New England Journal of Medicine, в Америке 453 тысячи пациентов ежегодно заболевают инфекцией клостридиум диффициле во время нахождения или после выписки из больницы. Бактерии клостридиум диффициле вызывают диарею, расстройство желудка и, в некоторых случаях, смертельно опасное воспаление толстой кишки.

Летальный исход возможен, если вовремя не опознать инфекцию и промедлить с лечением. В США от инфекции клостридиум диффициле ежегодно умирают 29 тысяч человек.

Чтобы справиться с этой проблемой, инфекционист из Массачусетской больницы общего профиля в Бостоне (MGH) Эрика Шеной и программист, доцент кафедры компьютерной инженерии Мичиганского университета Дженна Винс решили выяснить, сможет ли ИИ выявить, какие пациенты оказались наиболее уязвимыми для инфекций.

Спасительный алгоритм

Шеной и Винс в рамках исследования изучили данные о 374 тысячах госпитализированных пациентов из MGH и Системы здравоохранения Мичиганского университета. Инфекция клостридиум диффициле распространяется посредством физического контакта человека с заражёнными людьми или объектами, поэтому при разработке алгоритма исследователи учли все возможные варианты передачи инфекции.

«Мы изучили различную информацию: от результатов анализов пациентов до расположения их кровати в больничной палате и данных о том, инфицированы ли пациенты по соседству. Мы учли все лекарства, анализы и диагнозы. Данные собирались ежедневно, – рассказала Винс изданию Scientific American. – Когда пациент перемещается по больнице, риск его столкновения с инфекцией меняется, и мы старались за этим уследить».

Для каждой больницы на основе полученной информации учёные создали модель, с помощью которой оценивается вероятность заражения инфекцией. По данным исследования, эти модели способны предсказать появление инфекции в среднем на пять дней раньше, чем доктора.

Если система получит широкое распространение, эти пять дней смогут спасти жизнь пациентам больниц Америки и всего мира.