Искусственный интеллект в оценке рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) являются одной из главных причин смертности и инвалидизации в большинстве стран мира, в т. ч. в России. По данным Росстата в 2016 г. от болезней системы кровообращения в России умерло 904 тыс. человек, что составило 47,8 % в структуре причин смертности населения. В качестве борьбы с высокой заболеваемостью в мировом здравоохранении отчетливо наблюдается смена парадигмы в сторону активной профилактики и предотвращения, а не лечения, заболеваний и стремление к сокращению стационарной помощи в пользу амбулаторного лечения, ухода на дому и самостоятельной заботы пациентов о собственном здоровье. В большинстве современных мировых клинических рекомендациях четко указана последовательность действий врача, к которому за помощью обратился пациент, включая обязанность оценить объективные данные здоровья, выявить факторы риска и на основании их определить сердечно-сосудистый риск у конкретного пациента, а затем предпринимать шаги по снижению этого риска. Однако в настоящее время в России массового полноценного выявления факторов риска и общей оценки риска развития ССЗ не проводится. Простые призывы к врачебной ответственности или нормативное закрепление этих требований вряд ли на практике существенно изменят сложившуюся ситуацию, т.к. оно не меняет причины этой проблемы. В этой связи предлагается разработка системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), построенной с применением машинного обучения и методов искусственного интеллекта. Такую систему можно было бы встроить в любые системы ведения электронных медицинских карт (ЭМК) и используя извлечение данных в том числе из неструктурированных медицинских записей, обеспечивать автоматическое выявление факторов риска и оценку рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний пациента