Он позволяет с высокой точностью отличать туберкулез от саркоидоза по обычному анализу венозной крови. Технология не требует проведения биопсии и основана на математическом анализе иммунных клеток с использованием алгоритмов машинного обучения.
Как рассказали разработчики, дифференциальная диагностика туберкулеза и саркоидоза остается одной из наиболее сложных задач современной пульмонологии. Заболевания имеют схожую клиническую картину, а вероятность диагностических ошибок, по данным специалистов, достигает 40–60%. При этом последствия неверного диагноза могут быть серьезными: туберкулез требует антибактериальной терапии и изоляции пациента, тогда как саркоидоз является незаразным заболеванием и лечится по совершенно иной схеме.
«Мы обосновали метод, при котором диагностика строится не просто на сравнении показателей, а на применении двух математических неравенств, полученных с помощью символьной регрессии и многокритериальной оптимизации. Пациент сдает кровь, а программа по концентрациям определенных иммунных клеток с высокой точностью определяет наиболее вероятный диагноз», — рассказал руководитель лаборатории «Вероятностные методы в анализе» СПбГУ Пер Ян Хокан Хеденмальм.
Для создания модели ученые использовали комбинацию методов машинного обучения. Алгоритм не только определяет наиболее вероятный диагноз, но и способен выделять случаи, когда имеющихся данных недостаточно для уверенного заключения. Такие пациенты автоматически относятся к категории «сомнительно» и направляются на дополнительное обследование, что снижает риск ошибочных решений.
Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий».
Источник: iz.ru
