Ученые обучили систему ИИ отслеживать определенные биомаркеры, такие как активность гена FABP4, связанного с развитием воспалений в тканях легких, и использовать их для определения механизма развития пневмонии

Медики из США создали диагностическую систему ИИ, которая способна с высокой точностью выявлять причины развития пневмонии и определять то, нуждается ли пациент в антибиотиках. Ее применение позволит на 80% сократить расход этих лекарств, сообщила пресс-служба Университета Калифорнии в Сан-Франциско (UCSF).

«Разработанный нами подход позволяет ставить диагноз и подбирать терапию значительно быстрее, чем широко применяемые методы бактериологических исследований. Мы уверены в том, что внедрение этой системы позволит быстрее ставить диагнозы пациентам в критическом состоянии, а также уменьшит неоправданное использование антибиотиков», — заявил доцент UCSF Чез Лангелье, чьи слова приводит пресс-служба вуза.

Как отмечают медики, сейчас медики обычно прописывают антибиотики широкого спектра действия при борьбе с тяжелыми случаями заражения пневмонией и другими инфекциями нижних дыхательных путей. Во многих случаях такая терапия оказывается эффективной, однако иногда инфекция вызывается вирусами, такими как SARS-CoV-2, или породившие ее бактерии обладают стойкостью к антибиотикам.

Для предотвращения подобных ситуаций врачи используют различные методы культивации микробов, извлеченных из организма больных, однако все они требуют специализированного оборудования и большого количества времени. Это побуждает ученых искать альтернативные биомаркеры и подходы, позволяющие определить причины развития пневмонии и подобрать оптимальную терапию для спасения жизни больного.

Руководствуясь этой идеей, медики разработали подход, позволяющий применять большие языковые модели для изучения рентгеновских снимков и данных, полученных врачами при анализе состава крови после попадания пациента в больницу. Ученые обучили систему ИИ отслеживать определенные биомаркеры, такие как активность гена FABP4, связанного с развитием воспалений в тканях легких, и использовать их для определения механизма развития пневмонии.

Исследователи проверили работу этой системы на двух наборах данных, собранных до и после начала пандемии коронавируса. Эти тесты показали, что ИИ ставил корректный диагноз в 96% случаев, что существенно выше показателей для рядовых врачей. Если бы эта система была доступна медикам на момент сбора данных, она позволила бы сократить расход антибиотиков на 80%, что должно было замедлить развитие «супербактерий», а также уменьшить частоту появления осложнений и снизить расходы на закупку лекарств, подытожили ученые.