Как новые технологии предсказывают риск острой почечной недостаточности

Медицина будущего все больше похожа на работу детектива. Ее задача — не лечить последствия, а предсказывать беду до того, как она случится. И пока одни технологии учатся распознавать рак, другие нацелились на менее заметного, но от этого не менее опасного противника — острую почечную недостаточность. Это коварное состояние часто подкрадывается после операций, тяжелых инфекций или просто на фоне сильного стресса. И если его вовремя не заметить, последствия могут быть фатальными. Именно на эту задачу нацелилась компания DeepMind, как пишет Wired.

Где же взять данные для обучения такой системы? Ответ нашли в архивах Министерства по делам ветеранов США. Это ведомство обладает одной из самых обширных медицинских баз в стране — около 700 тысяч подробных историй болезни. На этом фундаменте из реальных человеческих судеб и начала расти нейросеть. Ее цель — вычислить скрытую угрозу, просеяв тонны цифр и записей.

И, судя по всему, у создателей получилось. Они разработали систему, которая способна спрогнозировать риск развития острой почечной недостаточности. Главное преимущество? Время. Алгоритм указывает на проблему на самой ранней стадии, давая врачам драгоценные часы или даже дни для маневра. В медицине, где каждая минута на счету, это бесценно.

Но это только начало. Следующий шаг — масштабирование. Систему будут дорабатывать, используя оперативные данные уже от миллионов пациентов. А через год, если все пойдет по плану, начнутся испытания в реальных больничных палатах. Вот тогда-то мы и увидим, на что она действительно способна.

Врачи уже называют эту разработку потенциально революционной. Дело в том, что современные лабораторные тесты часто «замечают» почечную недостаточность лишь тогда, когда повреждения органов уже стали значительными. Это как увидеть дым только когда дом уже вовсю горит. Новая система должна стать чутким датчиком задымления.

Любопытно, что это не первая попытка DeepMind встряхнуть нефрологию. Ранее компания выпустила приложение Streams, которое, не будучи «умным» в классическом смысле, эффективно отслеживает анализы и предупреждает медиков о тревожных тенденциях. Похоже, они методично окружают проблему со всех сторон.

И они не одиноки. Исследователи из нескольких американских университетов также представили свою систему прогнозирования для пациентов интенсивной терапии. Их алгоритм уже демонстрирует впечатляющую точность, правильно предсказывая риск более чем в половине случаев. Похоже, в мире медицины началась настоящая охота на невидимые угрозы, и главным оружием в ней становится предвидение.