ИИ в реанимации: Сеченовский университет создает датасет на 5,3 тыс. случаев
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Сеченовский университет разрабатывает первый публичный национальный массив данных для обучения искусственного интеллекта в отделениях реанимации и интенсивной терапии (ОРИТ). Базой проекта стал Национальный медицинский исследовательский центр по профилю «анестезиология и реаниматология (для взрослых)»; работу ведут совместно с компанией «КваттроЛаб».
В массиве собраны данные 5,3 тыс. случаев и выделено более 80 клинических фенотипов — состояний, определяемых по показателям жизненных функций, лабораторным результатам и динамике пациента. Этот подход призван уменьшить зависимость ИИ-моделей от неполных кодов МКБ-10: в ОРИТ код получают менее 30% случаев критических состояний. На основе структурированных данных разработана модель машинного обучения, прогнозирующая развитие сепсиса за шесть часов до появления клинических признаков.
Главное
- Сеченовский университет разрабатывает первый публичный национальный массив данных для обучения ИИ в ОРИТ.
- Массив содержит данные 5,3 тыс. случаев и более 80 клинических фенотипов.
- Клинические фенотипы определяются по жизненным показателям, лабораторным данным и динамике состояния пациента.
- В ОРИТ код МКБ-10 получают менее 30% случаев критических состояний.
- Модель машинного обучения прогнозирует развитие сепсиса за шесть часов до клинических признаков.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация