Ученые Томского государственного университета (ТГУ) совместно со специалистами Сибирского государственного медицинского университета (СибГМУ), Томского областного туберкулезного диспансера и НИИ туберкулеза (Новосибирск) создали компьютерную модель, которая прошла машинное обучение и может с точностью более 95 процентов определять пациентов группы риска.
По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ) туберкулез является одной из 10 ведущих причин смертности в мире. Одна из задач в области здравоохранения ВОЗ заключается в том, чтобы к 2030 году покончить с эпидемией туберкулеза. Однако задача осложняется тем, что существует устойчивая к лекарствам форма туберкулеза. По оценкам ВОЗ, произошло 558 000 новых случаев туберкулеза с устойчивостью к рифампицину ― самому эффективному препарату первой линии.
Юрий Кистенев - заместитель проректора ТГУ по научной работе. Источник: ТГУ
«Ситуация с ростом заболеваемости туберкулезом, который сейчас отмечается во всем мире, осложняется не только увеличением количества первичных больных, но и тем, что становится больше пациентов с лекарственно-устойчивыми формами», – говорит заместитель проректора ТГУ по научной работе Юрий Кистенев.
«В таких случаях терапия не дает нужного эффекта, у человека происходит рецидив заболевания, что приводит к заражению других людей. Лечение таких пациентов требует больших финансовых затрат и времени. Чтобы снизить количество подобных случаев, необходимо в начале лечения оценивать риск рецидива при лечении пациента стандартными лекарственными препаратами», - подчеркивает Кистенев.
Благодаря предоставленной базе данных с клиническими показателями 850 больных туберкулезом была построена модель, способная с очень высокой вероятностью прогнозировать рецидив, то есть выделять группу риска с лекарственной устойчивостью.
Проверка модели была проведена на данных, которые не участвовали в процессе машинного обучения. Модель показала высокую точность выявления риска рецидивов, достигающую в отдельных случаях почти 100 процентов.
Применение этой программы на практике поможет врачу определять степень риска рецидива и подбирать для пациента тот набор препаратов, который будет эффективен при его форме заболевания.
