Автор: 
В кардиологии при диагностике инфаркта миокарда уже давно используют тест на уровень сердечного тропонина. Уровень тропонина зависит от многих факторов, например от возраста или гендерной принадлежности, но действующие руководства по диагностике рекомендуют использовать фиксированные значения для всех пациентов. Международная группа учёных создала новую модель машинного обучения для диагностики инфаркта миокарда с использованием концентрации сердечных тропонинов. Исследование опубликовано в журнале Nature Medicine.
Новую модель обучали на комплексном обследовании пациентов. За основу алгоритма учёные взяли результаты пациентов из семи фокус-групп. Пациенты представляли 4 региона: Европу, Австралию, Новую Зеландию и США. Новый алгоритм машинного обучения вычисляет балл CoDE-ACS, который прогнозирует вероятность инфаркта миокарда. CoDE-ACS показал точные результаты у пациентов из всех семи групп.
Алгоритм учитывает:
- возраст;
- пол;
- время, которое прошло от проявления первых симптомов;
- наличие боли в груди;
- наличие ишемической болезни;
- гиперлипидемию;
- частоту сердечных сокращений;
- систолическое артериальное давление;
- классификацию Киллипа;
- ишемию миокарда на электрокардиограмме;
- функцию почек;
- уровень гемоглобина.
Применение новой модели поможет быстрее и точнее выявлять как наличие, так и отсутствие инфаркта миокарда у больных. Это исключит ненужные дорогостоящие госпитализации пациентов с низкой вероятностью инфаркта миокарда и минимальным риском смерти от болезней сердца. Кроме этого, модель обучена выявлять у пациентов миокардит и корректировать его лечение.
