Aplikacja stworzona przez szwedzkich naukowców pozwoli ocenić, jakie szanse na przeżycie 30 dni ma pacjent, u którego poza szpitalem wystÄ…piÅ‚o zatrzymanie akcji serca. Model predykcyjny powstaÅ‚ na podstawie analizy niemal 60 tys. dokumentacji medycznych i wykazuje dużo wiÄ™kszÄ… skuteczność szacunków, niż majÄ… najbardziej doÅ›wiadczeni lekarze. Trwa certyfikacja aplikacji, która bÄ™dzie mogÅ‚a wspierać decyzje lekarzy w podejmowaniu dalszego leczenia pacjentów trafiajÄ…cych do szpitala po zatrzymaniu krążenia. W razie potrzeby jej zastosowania w innych krajach potrzebna by byÅ‚a walidacja oparta na danych pacjentów z poszczególnych paÅ„stw.
– RozpatrywaliÅ›my scenariusz, w którym pacjent doznaje zatrzymania krążenia na przykÅ‚ad w domu, przyjeżdża karetka i zespóÅ‚ ratowniczy rozpoczyna resuscytacjÄ™ krążeniowo-oddechowÄ…, uciskajÄ…c klatkÄ™ piersiowÄ… i stosujÄ…c wentylacjÄ™. NastÄ™pnie karetka zabiera pacjenta na oddziaÅ‚ ratunkowy szpitala, po drodze kontynuujÄ…c resuscytacjÄ™ – informuje w wywiadzie dla agencji Newseria Innowacje Fredrik Hessulf z Instytutu Medycznego Sahlgrenska Academy z Uniwersytetu w Göteborgu, anestezjolog w Sahlgrenska University Hospital.
Naukowcy chcieli sprawdzić, czy z wykorzystaniem sztucznej inteligencji i uczenia maszynowego można przewidzieć, którzy pacjenci pozostanÄ… przy życiu po 30 dniach po zatrzymaniu krążenia wyÅ‚Ä…cznie na podstawie informacji bezpoÅ›rednio dostÄ™pnych na oddziale ratunkowym. Model predykcyjny zostaÅ‚ opracowany na podstawie danych uzyskanych z dokumentacji 55 tys. przypadków zatrzymania krążenia. To ilość danych, których nie byÅ‚by w stanie przeanalizować żaden lekarz podczas caÅ‚ej swojej kariery zawodowej. Twórcy zapewniajÄ…, że dziÄ™ki tak dużemu zasobowi informacji ich model dziaÅ‚a ze skutecznoÅ›ciÄ… nieosiÄ…galnÄ… dla czÅ‚owieka.
– Aby porównać zdolność lekarzy do przewidzenia prawdopodobieÅ„stwa przeżycia, przekazaliÅ›my 20 wspóÅ‚pracujÄ…cym z nami lekarzom te same informacje, jakimi dysponowaÅ‚ model predykcyjny. PrzedstawiliÅ›my im cztery przypadki pacjentów. Jeden z nich ma 50 lat, zatrzymanie krążenia nastÄ…piÅ‚o w domu, karetka przyjeżdża po 15 minutach i kolejne 15 minut zajmuje dojazd na oddziaÅ‚ ratunkowy. Co ciekawe oszacowania naszych wspóÅ‚pracowników – kardiologów, anestezjologów, lekarzy ratownictwa medycznego – jako grupy byÅ‚y dość dobre. ÅÄ…cznie oszacowali oni szanse na przeżycie tego pacjenta po 30 dniach na 20 proc. Jednak gdy porównaliÅ›my oszacowania szans na przeżycie w ocenie poszczególnych lekarzy, jeden z nich stwierdziÅ‚, że jest to 10 proc., a inny – 45 proc. Oszacowania byÅ‚y wiÄ™c znacznie zróżnicowane. Model zapewnia dużo dokÅ‚adniejsze oszacowania i umożliwia kalibracjÄ™ prawdopodobieÅ„stwa przeżycia – wyjaÅ›nia Fredrik Hessulf.
Pierwszy stworzony przez naukowców model opieraÅ‚ siÄ™ na 400 zmiennych dla każdego pacjenta. Z uwagi na to, że interwencja na oddziale ratunkowym trwaÅ‚aby przy wprowadzaniu takich danych bardzo dÅ‚ugo, liczba zmiennych musiaÅ‚a zostać ograniczona do 10. To informacje m.in. o wieku pacjenta, rodzaju rytmu serca przy zatrzymaniu krążenia czy czasu, jaki upÅ‚ynÄ…Å‚ miÄ™dzy zatrzymaniem krążenia a przyjazdem karetki. Aby model byÅ‚ użyteczny na oddziaÅ‚ach ratunkowych, twórcy stworzyli aplikacjÄ™, którÄ… można pobrać lub korzystać z niej w przeglÄ…darce internetowej, a nastÄ™pnie wpisać kilka informacji o pacjencie i otrzymać bardzo szybkÄ… prognozÄ™ prawdopodobieÅ„stwa przeżycia.
– Å»aden dotychczasowy model nie miaÅ‚ takiej mocy predykcyjnej ani zdolnoÅ›ci wskazania osób, które majÄ… szanse na przeżycie. SÄ… różne sposoby na zmierzenie skutecznoÅ›ci modelu predykcyjnego. Jednym z nich jest zmierzenie pola pod wykresem krzywej ROC [oceny poprawnoÅ›ci klasyfikatora – red.]. JeÅ›li rzucimy monetÄ…, mamy 50 proc. szans, że wypadnie orzeÅ‚, i 50 proc., że wypadnie reszka. JeÅ›li zgadujemy przed rzuceniem monetÄ…, że wypadnie orzeÅ‚, w 50 proc. przypadków bÄ™dziemy mieć racjÄ™. W przypadku naszego modelu wskaźnik poprawnoÅ›ci bÄ™dzie wynosiÅ‚ 97 proc. Jest to niezawodny model i opiera siÄ™ na bardzo wielu przypadkach zatrzymania krążenia, wiÄ™c zapewnia dokÅ‚adne oszacowanie prawdopodobieÅ„stwa przeżycia – podkreÅ›la naukowiec.
Obecnie trwa proces uzyskiwania oznaczenia CE dla aplikacji. Dane zbierane podczas sprawdzania modelu dotyczyÅ‚y pacjentów szwedzkich, przez co profile badanych mogÄ… siÄ™ różnić od tych, które byÅ‚yby spotykane w innych krajach. Twórcy twierdzÄ…, że rozwiÄ…zaniem tego problemu byÅ‚aby walidacja z udziaÅ‚em pacjentów danej narodowoÅ›ci.
– Zgodnie z naszym zaÅ‚ożeniem może to być jeden z elementów procesu decyzyjnego dotyczÄ…cego dalszego postÄ™powania w przypadku danego pacjenta podczas resuscytacji po zatrzymaniu krążenia. Nie jest to narzÄ™dzie, które ma wyznaczać dalsze postÄ™powanie – jeÅ›li narzÄ™dzie daje pacjentowi okreÅ›lone szanse na przeżycie, wtedy trzeba podjąć okreÅ›lonÄ… czynność – jest to raczej kalibracja przewidywaÅ„. Na przykÅ‚ad jeÅ›li wedÅ‚ug danych historycznych 5 proc. pacjentów w danym wieku z okreÅ›lonego rodzaju zatrzymaniem krążenia przeżywaÅ‚o 30 dni, jest to cenna informacja – mówi Fredrik Hessulf.