Результаты разработки модели машинного обучения для оценки риска госпитализации пациентов с ишемической болезнью сердца (ИБС) были опубликованы в одном из самых авторитетных мировых журналов по цифровому здравоохранению - International journal of medical informatics, входящим в 1й квартиль (Q1) базы данных Web of Science.
При создании модели экспертами Webiomed были апробированы различные технические подходы и алгоритмы машинного обучения. Тренировочный набор данных включал обезличенные сведения из электронных медицинских карт более 49 тыс. пациентов из 11 регионов Российской Федерации, получавших медицинскую помощь в период с 1998 по 2022 год.
Из 73 машиночитаемых показателей здоровья пациентов, включающих антропометрические, лабораторные, инструментальные, физикальные и анамнестические данные, было отобрано 46 предикторов для построения итоговой модели. Наибольшей значимостью для оценки риска обладали частота сердцебиения, фибрилляция предсердий, легочная гипертензия, нерегулярный ритм, одышка, общий холестерин, глюкоза крови, отеки ног.
В результате исследования модель на основе CatBoost продемонстрировала лучшую производительность. Ее чувствительность составила 82.8%, специфичность 75.3%, а площадь под характеристической кривой (ROC_AUC) – 0,875.
Внешняя клиническая валидация проводилась на данных отдельно взятого региона, которые не были доступны разработчикам на этапе создания и тестирования модели. В ходе валидации были получены следующие показатели: чувствительность 75.7%, специфичность 82.1%, ROC_AUC - 0,872, что показывает высокую стабильность и качество работы модели в условиях реального клинического применения.
Публикация в журнале уровня Q1 Web of Science является одним из самых убедительных доказательств качества проведенного исследования и разработки, поскольку в члены редколлегии журнала входят ведущие мировые эксперты в области медицинской информатики и доказательной медицины. При этом журнал IJMI не просто включен в рейтинг Q1, но и является одним из самых авторитетных и высоко-цитируемых мировых научных журналов, выпускаемых известным издательством Elsevier. Сайт журнала: https://www.sciencedirect.com/journal/international-journal-of-medical-informatics
«Это первая публикация о создаваемых нами моделей в международном журнале уровня Q1. Для команды – это огромный успех, показывающий, что используемые нами технологии и подходы находятся на высшем мировом уровне, внося существенный вклад в развитие искусственного интеллекта для здравоохранения» - отметила руководитель ИИ-направления Webiomed Анна Андрейченко.
Реквизиты опубликованной работы:
Andrey D. Ermak, Denis V. Gavrilov, Roman E. Novitskiy, Alexander V. Gusev, Anna E. Andreychenko. Development, evaluation and validation of machine learning models to predict hospitalizations of patients with coronary artery disease within the next 12 months. International Journal of Medical Informatics. 2024, Volume 187, 105476. https://doi.org/10.1016/j.ijmedinf.2024.105476