Александр Пономарёв

Текст

Американская компания Epic Systems, выступающая оператором электронных медицинских книжек, разработала алгоритм, который выявляет признаки сепсиса, однако к точности его работы возникли вопросы

По замыслу разработчиков, алгоритм может решить весьма важную проблему для лечебных учреждений — выявление признаков сепсиса. Это опасное осложнение от инфекций, которое может приводить к отказу внутренних органов и смерти пациента. Американские ученые из медицинского центра при Мичиганском университете провели исследование эффективности работы алгоритма и выяснили, что он работает совсем не так, как заявлено. Epic Systems утверждает, что их система предупреждений способна корректно различать наличие или отсутствие сепсиса у пациентов в 76% случаев. Исследователи обнаружили, что на самом деле это число достигает в лучшем случае лишь 63%.

Сепсис довольно сложно выявить на ранней стадии, но чем раньше будет начато лечение, тем выше шансы пациентов на выживание. Система от Epic Systems сканирует результаты тестов пациента на наличие показателей, свидетельствующих о развитии опасного состояния, и делает вывод о вероятности развития сепсиса. В исследовании были проверены данные почти 40 000 госпитализаций в 2018 и 2019 годах — в 2552 из них было обнаружено развитие сепсиса, однако алгоритм упустил 1709 из них, определив только 7% случаев, пропущенных врачом. Также была обнаружена высокая вероятность ложных срабатываний: если система и предупреждала о развитии сепсиса, шанс того, что диагноз подтвердится, составлял лишь 12%.

Возможной причиной низкой точности алгоритма является сам принцип его работы — система учитывает данные с момента выставления клиникой счета на лечение, что совсем не обязательно совпадает с моментом, когда пациент ощутил первые симптомы осложнения. По сути, алгоритм пытается предсказать то, чем врачи на тот момент уже занимаются. Очевидно, если цифровые инструменты хотят оправдывать свой потенциал в сфере здравоохранения, то за основу необходимо все же брать иные данные. В целом же системы сбора и анализа данных о пациентах, позволяющие прогнозировать, что может произойти с их здоровьем, могут быть вполне полезны для врачей.

Использованные источники: