Детальный исход: создан метод прогноза смерти от COVID-19 по медкартам
Зарубежные ученые разработали метод оценки вероятности смертельных исходов от COVID-19 на основе информации, собранной в электронных медицинских картах пациентов. Специалисты выявили 46 заболеваний, которые станут факторами риска летального исхода в случае инфицирования коронавирусом. Компьютерный анализ с использованием предложенной или аналогичной методики в перспективе можно использовать на практике в Москве, где происходит переход на цифровые медкарты, указали эксперты.
Статистика знает всё
Специалисты Центральной больницы штата Массачусетс в Бостоне вместе с коллегой из Австралии создали компьютерную модель, которая определяет вероятность смертельного исхода у пациентов с COVID-19 на основе истории болезней, перенесенных ими до заражения коронавирусом. Разработчики проанализировали данные из электронных медицинских карт 16,7 тыс. пациентов сети некоммерческих больниц Mass General Brigham и выявили 46 заболеваний и пять демографических факторов, которые в разной степени влияют на вероятность смерти от коронавирусной инфекции. По замыслу авторов, результаты прогнозов модели можно использовать для определения наиболее уязвимой группы населения, чтобы сосредоточить усилия на ее защите. Например, чтобы в приоритетном порядке делать этим людям прививки.
Новую модель можно использовать не только для борьбы с коронавирусом, но и в случае возникновения других эпидемий, так как она эффективна даже в условиях нехватки информации о новых заболеваниях, утверждают разработчики. «Несмотря на использование нами только зафиксированных ранее демографических показателей и данных об осложнениях, наша модель показала такую же точность, как и те прогностические модели, которые используют для вычислений актуальную информацию о симптомах, результатах анализов и снимках, сделанных во время развития коронавирусной инфекции», — написали авторы в статье в Nature.
Расчеты показали, что риск смерти от COVID-19 максимально возрастает, если человек болеет хронической болезнью почек, гипертонией, сердечной недостаточностью, мерцательной аритмией или аневризмой брюшной аорты. Также коронавирусная инфекция наиболее опасна для пациентов с ишемической болезнью сердца и другими сердечно-сосудистыми заболеваниями, с нарушением мозгового кровообращения, с различными легочными заболеваниями и с заболеваниями внутренних органов на поздних стадиях. Кроме оценок риска специалисты воспользовались еще одной методикой подсчета, которая показывает, как один фактор модели влияет на другой. Выяснилось, что вероятность смерти сильнее всего зависит от возраста, наличия или отсутствия в истории болезни пневмонии, диабета второго типа, сердечной недостаточности и хронической болезни почек.
Отдельные исследования были проведены для трех старших и наиболее уязвимых возрастных групп: 45–65, 65–85 и 85+. Оказалось, что пациенты в возрасте от 45 до 65 лет сильнее всего рискуют умереть от коронавируса, если страдают от желудочно-кишечных кровотечений, диабета с осложнениями или рака груди. Для группы от 65 до 85 лет опасно наличие в истории болезни пневмонии, интерстициальной и хронической обструктивной болезни легких, легочной эмболии и рака легких. Пациенты старше 85 лет будут особенно уязвимы, если страдают от гипертонии или нарушений мозгового кровообращения.
Логичный результат
Система специалистов из Бостона кажется логичной, а существование факторов риска современная наука не подвергает сомнению, отметил заведующий лабораторией анализа показателей здоровья населения и цифровизации здравоохранения МФТИ (вуз — участник проекта повышения конкурентоспособности образования «5-100») Станислав Отставнов.
— Если объединить вместе всю информацию о пациенте, в этом случае можно узнать многое, что врач не увидит за 12 минут приема, или даже то, на что ученые не обратили внимание, — пояснил специалист.
Переход на электронные медицинские карты откроет новые возможности для совершенствования качества помощи, полагает Станислав Отставнов.
Разработка зарубежных ученых подчеркивает важность новых цифровых технологий в здравоохранении для формирования групп риска среди человеческой популяции, согласен директор Научно-клинического центра прецизионной и регенеративной медицины Института фундаментальной медицины и биологии Казанского федерального университета Альберт Ризванов. В случае с COVID-19 представители групп риска, а также их окружения могли бы получать вакцину в первую очередь, предположил эксперт. А при поступлении в больницу врачи сразу были бы предупреждены о вероятности тяжелого течения заболевания. Сейчас медики делают такого рода выводы на основании опроса пациента и его бумажных медицинских карт, пояснил специалист. Цифровые технологии упрощают анализ и исключают ошибки, считает он.
Шаг к персональной медицине
Предложенная модель имеет право на существование при наличии достаточного количества данных по каждой прогнозируемой группе, отметил доцент кафедры автоматики и процессов управления СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Дмитрий Каплун.
Но полностью полагаться на существующие сегодня медицинские системы при постановке диагноза и оценке риска нельзя, подчеркнул проректор Томского политехнического университета по цифровизации Александр Фадеев. Технологии можно использовать в качестве помощи, считает он.
— Возможно, в будущем такие рекомендательные системы будут обязательными для лечащих врачей. Прежде чем поставить диагноз, у пациента будет собираться анамнез, а затем будет происходить поиск в огромном банке похожих клинических случаев, и первичный диагноз будет ставить компьютер. Конечно, потом его должен будет подтвердить человек, — сказал специалист.
Введение цифровых медицинских карт — один из главных шагов на пути к персональной медицине, уверен Александр Фадеев. В идеале медики будущего будут иметь всю историю с момента рождения человека. Если это удастся, врачи смогут индивидуально подбирать для пациента препараты и дозы, которые обеспечат максимально эффективное лечение, считает он.
В Москве происходит активное внедрение электронных медицинских карт, но использовать их для автоматического прогнозирования последствий COVID-19 и других заболеваний пока рано, полагают эксперты. Задачу внедрения автоматизированной системы диагностики на основании цифровых историй болезней необходимо разделить на два этапа, считает президент Ассоциации развития медицинских информационных технологий (АРМИТ) Михаил Эльянов. Сначала извлечение информации и формирование из нее массива данных и только затем непосредственно анализ. Говорить о завершении первого этапа в столице пока рано, уверен эксперт. Пока что данные в картах очень фрагментарны и большая часть информации в бумажном виде не учитывается, пояснил он.
