Разработан атлас биомаркеров исхода нейрохирургических операций с помощью ДСМ-метода

Для помощи врачам был определен эффективный метод анализа ограниченных по объему данных, способный находить неочевидные зависимости между маркерами здоровья онкологических больных и прогнозами исходов нейрохирургических операций.

Об опыте разработки в научно-техническом сборнике всероссийского института научной и технической информации РАН опубликована научная статья.

Совместно с экспертами НМИЦ НХ им. Н.Н.Бурденко доктор физико-математических наук Забежайло Михаил и магистрант Центра «Пуск» НИУ МФТИ Артем Аментес создали атлас зависимостей из ограниченной выборки, состоящей из 225 биомаркеров у 257 пациентов, прооперированных с 2005 по 2018. Целью создания базы было найти закономерности исхода нейрохирургического вмешательства с учетом явных и скрытых факторов здоровья пациентов.

Авторы протестировали ряд методов анализа данных, в том числе искусственные нейронные сети,  для выявления скрытых причинно-следственных зависимостей. В результате исследования, с помощью интеллектуального анализа данных по методике  ДСМ-метода, использующего  эвристики причинного сходства, создан атлас зависимостей (база знаний), который может быть дополнен новыми прецедентами с сохранением метрик качества, с чем глубокие нейронные сети не могу справиться.

Благодаря данному исследованию, у специалистов в сфере искусственного интеллекта и экспертов медицинской сферы появится больше возможностей для разработки и реализации собственных технологических решений, что поспособствует более обширному внедрению в сферу здравоохранения технологий искусственного интеллекта. В будущем, подобные технологии могут помочь врачам в принятии решений на основе анализа данных малого объема, предоставляя неоспоримые подтверждения их профессиональной интуиции.