Исследователи предложили необычный способ объединять разнородные медицинские данные, чтобы прогнозировать ухудшение состояния пациента в реанимации.
Они собрали информацию о 54 тыс. взрослых: показатели жизненных функций, анализы, ЭКГ, снимки грудной клетки и текстовые записи врачей. Все эти данные преобразовали в изображения и сжали в единую «визуальную память» пациента — вектор из 1024 чисел. По нему ИИ пытался предсказывать состояние человека в ближайшие 3–48 часов.
Лучше всего модель справилась с прогнозом смерти в течение 48 часов: показатель точности достиг 0,852 (0,5 — случайное угадывание, 1 — идеальное предсказание). ИИ также заранее замечал риск острого повреждения почек, органных сбоев и мог прогнозировать вероятность скорой выписки из реанимации.
При этом ценность работы не столько в точности прогноза смерти — обычные статистические модели дают сопоставимые результаты. Главное — ученые показали, что одна ИИ‑система может одновременно обрабатывать совершенно разные типы данных. Теоретически на вход можно добавлять новые исследования, а на выходе получать ясный график прогноза состояния пациента.
