Машинное обучение поможет бороться с внутрибольничными инфекциями

Группа ученых и врачей под руководством профессора Сколтеха Владимира Зельмана  изучила с помощью технологии машинного обучения (machine learning) факторы развития внутрибольничного менингита. 

Результаты исследования опубликованы в журнале Journal of Critical Care.

Внутрибольничный менингит – тяжелое осложнение, возникающее после нейрохирургических вмешательств и травм головного мозга, зачастую приводящее к инвалидности и смерти пациентов. Это заболевание крайне плохо поддается лечению, поскольку чаще всего вызвано бактериями с множественной устойчивостью к антибиотикам. Изучение факторов риска и, как следствие, возможностей для предупреждения инфекции, является основным инструментом для снижения частоты внутрибольничного менингита.

Ученые из Сколтеха, Университета Южной Калифорнии и врачи из Института нейрохирургии имени Бурденко с 2010 по 2017 годы наблюдали группу из 2286 пациентов, проходящих интенсивное лечение заболеваний и травм нервной системы. У 216 пациентов из группы был диагностирован внутрибольничный менингит. Для выявления факторов риска возникновения менингита исследователи применили несколько математических подходов, включая классический статистический анализ и машинное обучения. В результате было выявлено четыре основных фактора риска: трепанация черепа, возникновение инфекции в области оперативного вмешательства, утечка ликвора (жидкости, циркулирующей в головном мозге) и дренаж желудочков головного мозга. Применение машинного обучения позволило убедительно доказать значимость этих факторов в процессе развития заболевания.

Работа ученых впервые рассказывает о ситуации с внутрибольничным менингитом в России и демонстрирует эффективность машинного обучения в предсказании факторов риска.

Руководитель исследования, профессор Сколтеха Владимир Зельман: “В нашей работе описан уникальный материал клинических наблюдений. Это совершенно беспрецедентный опыт для России. Новизна подхода как в сборе, так и в анализе данных позволяет говорить, что эта работа – это важный шаг в поиске путей борьбы с внутрибольничным менингитом. Основная задача, которую мы решаем – как сделать так, чтобы бактерии лишились самой возможности распространяться в госпитале и проникать в нервную систему. Конечно, требуется еще много работы. Тем не менее, я считаю, что эта работа – пример успешного международного сотрудничества и полезно было бы это продолжать.”