Пневмония и другие легочные инфекции остаются глобальной причиной высокой смертности, а их точное выявление представляет значительные трудности. Ученые Калифорнийского университета в Сан-Франциско создали инновационный подход для обнаружения таких заболеваний у тяжелых пациентов, интегрируя генеративный ИИ-анализ медицинских данных с биомаркерами инфекций нижних дыхательных путей.
При тестировании на взрослых в критическом состоянии комбинированная методика обеспечила 96% точность диагностики, превзойдя врачей интенсивной терапии в определении инфекционных и неинфекционных причин дыхательных нарушений. По расчетам авторов, внедрение этой модели при поступлении пациентов позволит сократить неоправданное применение антибиотиков на 80%.
«Наш метод дает результаты значительно быстрее традиционных посевов и легко адаптируется в клиниках, — подчеркнул доктор медицинских наук Чез Ланжелье, ведущий автор работы. — Мы уверены, что это ускорит постановку диагнозов и минимизирует избыточную антибиотикотерапию».
Ключевым элементом системы стал биомаркер FABP4, открытый группой Ланжелье в 2023 году. Этот ген, регулирующий воспалительные процессы, демонстрирует пониженную активность в иммунных клетках при инфекциях, что делает его высокоэффективным диагностическим инструментом.
Исследование охватило две группы тяжелых пациентов: 98 человек с преобладанием бактериальных инфекций (до пандемии COVID-19) и 59 человек с вирусными поражениями, включая COVID-19 (во время пандемии).
При раздельном тестировании биомаркер FABP4 и ИИ-алгоритм показали около 80% точности. При сопоставлении с решениями врачей интенсивной терапии комбинированная модель «FABP4 + ИИ» существенно точнее идентифицировала пневмонию, тогда как медики чаще назначали антибиотики без подтверждения диагноза.
Для дополнительной верификации ИИ-анализ медицинских карт сравнили с заключениями трех специалистов по внутренним и инфекционным болезням. Точность диагнозов оказалась сопоставимой, но ИИ больше ориентировался на рентгенографию грудной клетки, а врачи — на клинические наблюдения.
«Это напоминает культурный симбиоз между искусственным интеллектом и человеком, — отметила доктор Наташа Споттисвуд. — Технология идеально дополняет врачебную экспертизу». Сейчас команда проводит клинические испытания модели, а в перспективе планирует адаптировать ее для диагностики сепсиса — сложно выявляемой лидеры внутрибольничной смертности.
