По данным Федерального регистра сахарного диабета, только у каждого пятого ребенка и подростка с сахарным диабетом 1 типа удается достичь компенсации обменных процессов с помощью лекарственной терапии - когда показатели гликемии и уровень гликированного гемоглобина удерживаются в целевых диапазонах.
Дело в том, что суточный гликемический профиль очень неустойчив, есть масса динамических факторов, которые влияют на изменение содержания сахара в крови. Обычное применение инсулиновых шприц-ручек с механическим "подкалыванием" инсулина далеко не всегда помогает обеспечить гликемию в диапазоне безопасных значений. Плюс лечащий врач должен регулярно корректировать дозировку инсулина. И это серьезная проблема для успешного лечения .
В НМИЦ эндокринологии придерживаются стратегии перевода пациентов с сахарным диабетом на непрерывную подкожную инфузию инсулина с помощью инсулиновой помпы - так можно полностью решить проблему реагирования на изменения суточной потребности в базальном инсулине. Препарат вводится малыми дозами именно тогда, когда в нем нуждается организм пациента. Однако в этом современном для мировой медицины подходе отсутствуют единые стандарты, рассказал в своем докладе аспирант Института детской эндокринологии Даниил Сорокин.
"Качество контроля уровня глюкозы с помощью инсулиновых помп у пациентов целиком зависит от квалификации и опыта врача. В нашей стране уже достаточно много пациентов, перешедших на использование инсулиновых помп с непрерывным мониторингом глюкозы или флеш-мониторингом гликемии. Соответственно, накоплен большой массив электронных данных, на анализ которых уходит много времени при амбулаторном приёме пациента врачом-эндокринологом", - пояснил Сорокин.
Ученым НИЦ эндокринологии удалось решить эту проблему с помощью искусственного интеллекта. На конференции была представлена апробированная на большой когорте пациентов (2800 детей и подростков) система поддержки принятия врачебных решений. Программа, разработанная с участием ИИ-технологий, помогает врачам грамотно переводить своих пациентов на терапию с непрерывной подкожной инфузией инсулина, совмещенную с непрерывным мониторингом глюкозы и/или гликемии.
"В обоих вариантах применена нейронная сеть - подкласс машинного обучения, состоящий из многих простых вычислительных элементов, протекающих параллельно. По своей структуре она схожа с работой центральной нервной системы человека. На базе созданных моделей были реализованы веб-приложения, которые обеспечивают автоматический сбор и анализ необходимой врачу информации для правильных решений при обследовании, диагностике и выборе оптимальной терапии. Она позволяет добиться снижения ошибок и повышения качества оказываемой медицинской помощи", - отметил Сорокин.
Такой же принцип адаптирован и в диагностике заболеваний околощитовидных желез, отвечающих за фосфорно-кальциевый обмен в организме и нормальную работу нервной и двигательной систем. Врач-эндокринолог отделения патологии околощитовидных желез НМИЦ эндокринологии Рустам Салимханов представил систему поддержки принятия врачебных решений для формирования всероссийских регистров заболеваний околощитовидных желез (первичного гиперпаратиреоза и гипопаратиреоза).
"Специальный алгоритм, разработанный на основе федеральных клинических рекомендаций, анализирует поступающую в регистр (электронную базу данных) информацию от пациента - результаты анализов, исследований, другие клинически важные сведения. Его применение помогает распознавать особенности течения заболевания. Алгоритм уведомляет врача о нерациональных комбинациях лечения, о состояниях, требующих неотложной коррекции, напоминает о необходимости дополнительного обследования", - рассказал Рустам Салимханов.
Разумеется, применение такого программного обеспечения не является панацеей и не способно заменить экспертизу специалистов, поскольку не способно учесть абсолютно все клинические ситуации и индивидуальные особенности конкретных пациентов. Поэтому относиться к нововведениям нужно, как к дополнительным возможностям, не подменяющим труд врача, а лишь снижающим его трудозатраты на рутинные процедуры, - подчеркнул эксперт.
Еще одно направление использования ИИ - разработка технологии машинного обучения на службе патоморфологической экспертизы - для постановки заключения о злокачественности новообразований. Программист отдела цифровой трансформации НМИЦ эндокринологии Даниил Лысухин рассказал, что специалистам-патоморфологам приходится просматривать огромное количество гистологических сканов, находя порой мельчайшие детали в изображении, необходимые для принятия верного решения о диагнозе.
На помощь приходят современные методы компьютерного зрения. Они позволяют получать качественные визуализации для безошибочной интерпретации полученных результатов.
Привлекли ИИ также для морфологической диагностики редкой злокачественной опухоли - рака коры надпочечников (адренокортикальный рак). Определить злокачественность такого новообразования сложно, несмотря на применение широкого набора диагностических инструментов - молекулярно-генетических, патоморфологических, клинических. Корень проблемы таится в отсутствии критерия, позволяющего однозначно трактовать опухоли коры надпочечника как злокачественные. В НМИЦ эндокринологии группа специалистов под руководством заведующей отделом фундаментальной патоморфологии Лилии Урусовой разработала математическую модель, способную рассчитать злокачественный потенциал опухоли.