Исследование Университета Монаша, которое считается первым в мире, показало, что модель искусственного интеллекта (ИИ) потенциально может предсказать наилучший персонализированный прием противосудорожных препаратов для пациентов с недавно диагностированной эпилепсией. Их исследование опубликовано в журнале JAMA Neurology.
Прогностическая модель, когда она будет полностью разработана, избавит этих пациентов от неопределенности, связанной с незнанием того, когда их жизнь вернется в нормальное русло при приеме противосудорожных препаратов, и, возможно, от вредных побочных эффектов, связанных с некоторыми лекарствами.
Профессор Патрик Кван, невролог и научный сотрудник отделения неврологии Центральной клинической школы Монаша, возглавляет международное сотрудничество, которое “тренирует” прогностическую модель с помощью глубокого обучения.
Эпилепсией страдают 70 миллионов человек во всем мире. В настоящее время выбор противосудорожных препаратов для пациента – это процесс проб и ошибок, при этом врачи не могут предсказать, на какое лекарство отреагирует конкретный пациент, отмечает профессор Кван.
“Если пациент не реагирует на первое лечение, многие из них реагируют на второе или третье, что означает, что припадки могли бы пройти раньше, если бы с самого начала был выбран “правильный” препарат. Но если пациенты получают неправильное лекарство, у них все равно случаются припадки, и у них могут быть побочные эффекты от него – они не получают пользы, а получают вред от лекарства”, — рассказывают исследователи.
Эти побочные эффекты могут варьироваться от аллергии до психических проблем или, в случае женщин детородного возраста, врожденных дефектов у их детей. У некоторых пациентов эпилепсия устойчива к лекарствам, а это значит, что при раннем прогнозировании их можно быстрее перевести на другие варианты лечения, включая хирургию, устройство или диету, не тратя годы на лекарства, которые не работают.
В модели использовалась клиническая информация о 1798 пациентах из пяти медицинских центров Австралии, Малайзии, Китая и Великобритании. Она разрабатывается в Monash Medical AI под руководством доцента Цзунъюань Гэ и обучается с помощью массивного вычислительного кластера Monash.
“Мы видим, как новейшая модель глубокого обучения переходит из области компьютерной диагностики в область лечения, что действительно интересно”, — подчеркнул доцент Гэ.
По словам профессора Квана, точность модели в предсказании наилучшего лечения была “скромной”. (По статистическому показателю эффективности, известному как AUROC, она набрала 0,65 балла, в то время как 1,0 является наиболее точным показателем).
“Тем не менее, это больше, чем мы ожидали – мы были довольны этим результатом, так как для обучения этой базовой модели использовались только самые основные клинические факторы, собранные во время рутинного клинического лечения”, — делятся ученые.
В настоящее время она совершенствуется как технически, так и за счет использования более сложной информации. Улучшенная модель будет протестирована в национальном многоцентровом рандомизированном контролируемом исследовании PERSONAL (Personalized Medication Selection for Recently Diagnosed Epilepsy in Adults), чтобы помочь в выборе лечения эпилепсии.
