Купить статью

Настоящее исследование выполнялось в рамках проекта по разработке подсистемы прогнозирования ухудшения состояния пациентов с сердечно-сосудистыми заболеваниями на платформе медицинской информационной системы «1С:Медицина.Больница». Актуальность поставленной задачи обусловлена особенно высокой опасностью данной группы заболеваний и необходимостью принятия своевременных решений о госпитализации или назначении лечения при возникновении риска ухудшения состояния пациента. Целью данной работы было создание инструмента, позволяющего лечащему врачу оперативно получать обоснованную оценку риска ухудшения состояния пациентов на основе имеющихся медицинских показателей. В рамках данного исследования был выполнен анализ более 30 тыс. записей, содержащих показатели здоровья пациентов, выгруженных из региональной медицинской информационной системы. Набор данных был размечен в соответствии с имеющейся в системе информацией о принятых врачебных решениях (лечащими врачами поликлиники и стационара). Отсутствие стандартизированного ввода значений показателей здоровья в используемой медицинской системе потребовало значительного объема работы по предварительной обработке входных данных и их подготовке для целей моделирования. Подготовленные данные использовались для построения предсказательной модели с применением методов машинного обучения. По результатам проведенных вычислительных экспериментов в качестве алгоритма обучения был выбран градиентный бустинг, подобраны оптимальные параметры этого алгоритма. Качество прогнозирования обученных моделей проверялось на данных размеченного набора, не участвовавших в процессе обучения. Показатели качества лучшей модели на тестовых данных составили precision = 0,87; recall = 0,96; ­ AUC-­ROC = 0,97. Реализована интеграция обученных моделей с автоматизированным рабочим местом лечащего врача в системе «1С:Медицина. Больница». Таким образом, разработан алгоритм обработки показателей здоровья пациента от выгрузки первичных данных из медицинской учетной системы до получения прогноза, учитывающий особенности хранения данных в используемой системе и позволяющий врачу оперативно получать информацию о выявленных случаях риска после каждого обновления значений показателей в системе. Показано, что стандартизация значений вводимых в систему результатов медицинских исследований поможет повысить качество прогнозирования за счет повышения устойчивости модели к изменениям входных данных.