В Японии разработали модель для прогнозирования потери самостоятельности — News-Medical
Исследователи Университета Дзюнтендо в Японии разработали модель машинного обучения для прогнозирования потери функциональной независимости у пожилых людей с сердечной недостаточностью после выписки из стационара. Она должна определять, сохранит ли пациент самостоятельность, столкнется с функциональным снижением или умрет в течение года после выписки.
Как сообщает News-Medical, команда под руководством ассистента-профессора кафедры физической терапии Кандзи Ямады проанализировала данные 6382 пациентов в возрасте от 65 лет. Все они были госпитализированы из-за сердечной недостаточности, получали физическую терапию и до госпитализации были самостоятельны в повседневной деятельности.
Какие показатели учитывала модель
Для обучения модели XGBoost использовали 77 потенциальных показателей. Среди них — максимальная скорость ходьбы, результаты Short Physical Performance Battery, сила кистевого сжатия, индекс Бартела и оценка хрупкости организма до госпитализации по Kihon Checklist.
Исследователи также проверили сокращенную модель с десятью ключевыми показателями и сравнили ее с оценкой на основе Kihon Checklist. По данным авторов, модель машинного обучения точнее прогнозировала результаты, чем модифицированный и полный показатели этого опросника. Наиболее важными факторами стали скорость ходьбы, оценка хрупкости до госпитализации, индекс Бартела на момент выписки и показатели Short Physical Performance Battery. Их прогностическая значимость была выше, чем у некоторых кардиологических параметров, в частности фракции выброса.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Результаты через год после выписки
Через год после выписки функциональное снижение зафиксировали у 2076 участников, 928 пациентов умерли, а 3378 сохранили функциональную независимость. Модель также выделила четыре группы риска по сочетанию прогнозируемых вероятностей функционального снижения и смерти.
В частности, в группу с низким риском смерти, но высоким риском потери самостоятельности вошли 1732 пациента. Среди них функциональное снижение произошло у 57%, хотя вероятность выживания в течение года составляла 89%.
Авторы разработали прототип веб-приложения, которое оценивает индивидуальный риск на момент выписки и моделирует влияние изменений физических показателей, в частности скорости ходьбы. В то же время необходимы дополнительные исследования, чтобы определить, улучшают ли решения на основе модели результаты лечения.
