Возможности применения нейросетей

ЭКГ - это частное, хотя и исключительно важное приложение. Однако сегодня существует и много других примеров использования нейросетей для медицинских прогнозов.

Известно, что длинные очереди в кардиохирургические отделения (от недель до месяцев) вызваны нехваткой реанимационных палат. Увеличить их число не удается из-за высокой стоимости реанимационной помощи (70% средств американцы тратят в последние 2 недели жизни именно в этом отделении). Выход только в более эффективном использовании имеющихся средств. Предположим, что состояние прооперированных в некоторый день больных настолько тяжелое, что им необходимо их длительное пребывание в реанимационной палате (более двух суток). Все это время хирурги будут простаивать, поскольку вновь прооперированных больных некуда класть. Тяжелых больных разумнее оперировать перед выходными или праздниками - операционные все равно закрыты в эти дни, хирурги будут отдыхать, а больные восстанавливаться в реанимации. А вот в начале рабочей недели лучше прооперировать тех пациентов, которым нужно будет находиться в реанимационной палате только один-два дня. Тогда койки в реанимации будут освобождаться быстрее и принимать новых, прооперированных во вторник и среду больных.

Вопрос в том, как угадать, кому придется надолго задержаться в блоке интенсивной терапии после операции, а кому – нет. Джек Ту и Майкл Гуэрир из госпиталя Святого Михаила университета в Торонто использовали нейронные сети для такого предсказания. В качестве исходных данных они взяли только те сведения о пациенте, которые известны в предоперационный период.Ту и Гуэрир обучили двухслойный персептрон разделять больных на три группы риска, учитывая их возраст, пол, функциональное состояние левого желудочка, степень сложности предстоящей операции и наличие сопутствующих заболеваний. Из тех пациентов, которых сеть отнесла к группе малого риска задержки в реанимации, только 16,3% действительно провели в ней более двух дней. В то же время свыше 60% из тех, кого сеть отнесла в группу повышенного риска, оправдали неблагоприятный прогноз.