Прогнозирование готовности к экстубации у недоношенных детей с использованием машинного обучения: исследование диагностической эффективности

Цель: Оценить возможность прогнозирования готовности к экстубации у недоношенных детей с помощью машинного обучения на основе данных прикроватной пульсоксиметрии и аппарата ИВЛ.

Методы: Проведено наблюдательное исследование с проспективной регистрацией сатурации кислорода (SpO₂) и параметров ИВЛ у детей, родившихся на сроке менее 30 недель беременности. Исследовательские пульсоксиметры регистрировали SpO₂ с частотой 1 Гц для количественной оценки интермиттирующей гипоксемии (IH). Непрерывные показатели работы аппарата ИВЛ регистрировали с интервалом 4–5 минут. Моделирование данных выполняли с использованием непредвзятых алгоритмов машинного обучения. Были созданы три набора моделей на основе следующих сочетаний источников данных: 1) IH и данные ИВЛ в режиме SIMV (IH + SIMV), 2) только IH и 3) только данные ИВЛ в режиме SIMV (SIMV). Кроме того, детей анализировали с разделением по постнатальному возрасту: менее 2 недель и 2 недели или старше. Модели сравнивали по площади под рабочей характеристической кривой (AUC)22.

Результаты: Проанализировано 110 эпизодов экстубации у 110 недоношенных детей. Медианный гестационный возраст составлял 26 недель, масса тела при рождении — 825 г. Из трех представленных моделей наибольшую площадь под кривой у всех детей продемонстрировала модель IH + SIMV — 0,77. Разделение детей по постнатальному возрасту дополнительно повысило точность: AUC составила 0,94 в группе младше 2 недель и 0,83 в группе в возрасте 2 недель и старше.

Выводы: Анализ данных с помощью машинного обучения может повысить точность прогнозирования готовности к экстубации у недоношенных детей с использованием доступных данных прикроватной пульсоксиметрии и аппаратов ИВЛ.