Прогнозирование тяжести открытого артериального протока у недоношенных детей с помощью искусственного интеллекта и гемодинамических показателей

Введение: При гемодинамически значимом открытом артериальном протоке (ОАП) у недоношенных детей с очень низкой массой тела при рождении важно своевременно оценивать состояние гемодинамики. Цель исследования — разработать и проверить систему мониторинга на основе искусственного интеллекта (ИИ), которая прогнозирует гемодинамическую значимость ОАП и помогает принимать решения в отделении интенсивной терапии новорождённых в режиме реального времени.

Методы: Ретроспективно проанализированы данные электронных медицинских карт детей с очень низкой массой тела при рождении и ОАП, поступивших в отделение интенсивной терапии новорождённых Медицинского центра Samsung в 2013–2022 годах. Из анализа исключили данные пациентов с врождёнными пороками сердца и записи, в которых отсутствовали критически важные эхокардиографические параметры. Модели машинного обучения обучили на 85% набора данных, а оставшиеся 15% использовали для тестирования.

Результаты: Наилучшие показатели продемонстрировала модель Extra Trees: площадь под кривой (AUC) составила 0,829, чувствительность — 0,767, специфичность — 0,766, положительная прогностическая ценность — 0,694, отрицательная прогностическая ценность — 0,825. Для записей, отражавших переход между гемодинамическими состояниями, при предложенном пороге, оптимизированном для выявления таких переходов, AUC составила 0,700, чувствительность — 0,722, специфичность — 0,606.

Выводы: Модель Extra Trees на основе ИИ надёжно прогнозировала гемодинамическое состояние при ОАП у детей с очень низкой массой тела при рождении. Она может помочь врачам отделений интенсивной терапии новорождённых оптимизировать консервативное ведение и принимать более обоснованные клинические решения.

Значимость: Модель ИИ прогнозирует гемодинамически значимый ОАП у недоношенных детей с AUC 0,829, используя стандартные данные отделения интенсивной терапии новорождённых и не требуя эхокардиографии. В отличие от прежних моделей, классифицирующих только наличие или отсутствие ОАП, она оценивает гемодинамическую тяжесть на основе интеграции разнородных клинических данных. Предложенный порог, оптимизированный для выявления переходов, позволяет отслеживать динамические изменения гемодинамики и точнее оценивать состояние при консервативном ведении. Модель обеспечивает доступную оценку ОАП в режиме реального времени в отделениях, где нет возможности немедленно провести эхокардиографию или получить заключение специалиста; это может помочь оптимизировать сроки вмешательства и тактику инфузионной терапии. Проверка модели на данных 1033 детей с очень низкой массой тела при рождении за 10 лет подтвердила её надёжность; для прогнозирования необходимы данные за 12 часов.