ИИ из Сыктывкара точнее врачей предсказывает риски при инфарктах

Исследователи обучили систему на данных 13,3 тысячи пациентов, используя ансамблевый метод CatBoost. В ходе тестов алгоритм достиг прогностической точности AUC-ROC 0,961, тогда как общепринятая в кардиологии шкала GRACE остановилась на отметке 0,919. По словам руководителя проекта Ильи Соловьева, такая разница дает медикам шанс на создание индивидуального профиля риска с высокой степенью достоверности.

Команда применила метод SHAP, чтобы сделать «черный ящик» нейросети прозрачным для врачей. Теперь система показывает, какие именно факторы — например, фракция выброса левого желудочка или показатели давления — сильнее всего влияют на прогноз. Несмотря на успех, авторы разработки призывают не спешить с внедрением: впереди серия мультицентровых клинических испытаний. Только после их завершения технология сможет претендовать на роль полноценного помощника в отделениях реанимации.