В Московском авиационном институте разрабатывают верификационную модель – программный модуль на базе искусственного интеллекта, который поможет избежать опасных реакций при полифармакотерапии — схеме лечения, предполагающей одновременный приём трех и более препаратов. Такое количество лекарств врачи могут назначать при онкологических заболеваниях, а также при наличии нескольких видов хронических диагнозов, требующих постоянной терапии.

Разработка ведется командой студентов института № 3 «Системы управления, информатика и электроэнергетика» МАИ в рамках гранта Российского научного фонда на базе Российского экономического университета имени Г. В. Плеханова. К участию привлечены различные научные институты и представители индустрии.

«По статистике Всемирной организации здравоохранения, риск побочных эффектов при приёме двух-трёх препаратов составляет около 39%, четырёх-пяти — уже 88%, а если лекарств шесть-семь, он достигает 100%. В РЭУ им. Г. В. Плеханова разрабатывается платформа для сокращения числа нежелательных лекарственных реакций. Она анализирует множественное сочетание назначаемых препаратов и предупреждает о возможных рисках для здоровья. Верификационный программный модуль, создаваемый нами, является важным компонентом, делающим проводимый анализ и его результаты максимально понятными для врача», — рассказал автор проекта, студент магистратуры института № 3 Никита Кильмишкин.

Разрабатываемый модуль анализирует данные и выводит результат в понятном унифицированном виде, не просто констатируя опасность комбинации препаратов, а выстраивая цепочку причинно‑следственных связей. Система наглядно демонстрирует механизм, который может вызвать нежелательную лекарственную реакцию, и оценивает вероятность побочного эффекта на каждом этапе цепочки. Это экономит время врача, помогая быстро выявлять причины побочных эффектов среди большого массива данных, и даёт возможность своевременно корректировать назначения препаратов.

В перспективе разработка маёвцев может быть использована не только в медицинской сфере, но и в любой другой, где есть необходимость в оценке рисков с многоуровневыми причинно-следственными связями. Например, в авиации, когда промежуточными узлами являются различные физические процессы (нагрев, вибрация), а конечными — возможные поломки.

«Технологическая основа программного модуля — байесовская сеть — вероятностная модель, учитывающая множество факторов и их взаимосвязи. Мы определяем, как каждое средство влияет на человека в соответствии с инструкцией к нему из Государственного реестра лекарственных средств. При этом система учитывает не только прямые противопоказания, но и ситуации, когда несколько препаратов влияют на один и тот же орган и возникает передозировка. После проведённого анализа система оценивает суммарный риск», — рассказал научный руководитель проекта, доцент кафедры 304 «Вычислительные машины, системы и сети» МАИ Юрий Титов.

Работа с программным модулем проста. Врач вводит в интерфейс платформы список назначаемых препаратов, возраст и пол пациента. После этого модуль запускает автоматический анализ: проверяет межлекарственные взаимодействия, оценивает риск побочных эффектов с учётом указанных параметров и выявляет потенциально опасные комбинации, способные усугубить хронические заболевания или снизить эффективность терапии. Результаты отображаются по принципу «светофора»: зелёный цвет означает совместимость препаратов, жёлтый сигнализирует о потенциальных рисках и необходимости осторожного применения, а красный указывает на опасные взаимодействия или противопоказания — в этом случае рекомендуется подобрать альтернативную схему лечения.

На первом этапе испытаний модуля в базу была загружена информация по 92 популярным лекарственным средствам, применяемым при хронической сердечной недостаточности и гриппе, а также определено 110 серьёзных побочных эффектов, которые могут возникнуть при их одновременном приёме. Тестирование модуля продолжается. В перспективе разработчики планируют внедрять решение в различные клинические информационные системы, такие как ЕМИАС.

---

Подписывайтесь на InScience.News в социальных сетях: ВКонтакте, Telegram, Одноклассники.

Тэги