Сердечный алгоритм: исследователи научились оценивать риски после инфаркта
Исследователи Высшей школы экономики оценили факторы, способные повлиять на различные исходы состояния здоровья пациента после инфаркта: повторный коронарный синдром, инсульт и даже смерть — всего 39 сценариев. Затем они создали алгоритм машинного обучения, дающий точный прогноз, сообщает aif.ru.
«Внедрение подобных моделей в клиническую практику позволит снизить смертность и частоту повторных инфарктов, оптимизировать лечение и уменьшить нагрузку на врачей», — заявил один из авторов исследования Александр Кирдеев.
Модель назвали CatBoost и выделили 9 ключевых факторов, влияющих на прогноз, среди которых индекс массы тела и пол пациента, индекс коморбидности Чарлсона, состояние боковой стенки левого желудочка сердца и степень поражения ствола левой коронарной артерии, число пораженных сосудов и тип хирургического вмешательства.
Согласно исследованию, самым значимым можно считать дозу статинов, используемых для снижения уровня «плохого» холестерина. Чем она выше, тем меньше риск осложнений.