Врачи израильского национального фонда здравоохранения «Маккаби» недавно начали работу с прогностическим алгоритмом на основе искусственного интеллекта, который консультирует врачей в процессе принятия решения о персонализированном лечении пациентов антибиотиками.
Новый алгоритм был разработан Технионом - Израильским технологическим институтом совместно с Центром исследований и инноваций «Маккаби» (KSM).
«Маккаби» решил сосредоточить свои первые диагностические исследования на инфекции мочевыводящих путей (ИМП) - наиболее распространенной бактериальной инфекции среди женщин. Около 30% женщин страдают от этой инфекции хотя бы раз в жизни, а до 10% страдают от повторных инфекций. До сих пор в большинстве случаев назначалось общее лечение, основанное на клинических рекомендациях и врачебном мнении. Иногда бактерии оказываются устойчивыми к антибиотикам, что приводит к необходимости изменения плана лечения.
С момента внедрения нового алгоритма врачи «Маккаби» пролечили десятки тысяч случаев, и необходимость замены антибиотиков после развития устойчивости бактерий к назначенному препарату снизилась примерно на 35%.
Это очень важно, поскольку точность выбора антибиотиков благодаря новой технологии намного выше. В свете успеха этой новой разработки в лечении ИМП «Маккаби» начал работу над созданием дополнительных систем обнаружения, которые помогут бороться с другими инфекционными заболеваниями, требующими индивидуального лечения антибиотиками.
Автоматизированная система работает, рекомендуя врачу наиболее подходящий для пациента курс лечения антибиотиками на основе клинических рекомендаций и других критериев, таких как возраст, пол, статус беременности, проживание в доме престарелых, личная история ИМП и приема антибиотиков.
Уникальный алгоритм был разработан профессором Роем Кишони и доктором Иданом Елином с биологического факультета Техниона в сотрудничестве с компанией KSM, возглавляемой доктором Талем Паталоном, и был внедрен и реализован среди врачей «Маккаби» командой медицинской информатики и отделом главного врача фонда здравоохранения.
«Мы показали, что каждая из этих корреляций была значительной, гораздо более значительной, чем принято считать», - сказал Елин. Было показано, что даже основные демографические данные коррелируют с конкретной реакцией на антибиотики. «Об этом люди не знали», - сказал он.
Команда обнаружила, что их алгоритм, построенный на легкодоступных данных, способен снизить вероятность назначения неправильного лекарства примерно на 35-40%.
Их открытие представляет собой растущий сдвиг в медицинских исследованиях в сторону планов лечения, основанных на алгоритмическом анализе Больших данных, но Елин утверждает, что их технология, разработанная, чтобы помочь врачам узнать больше о нуждах каждого человека, по-прежнему ориентирована на пациента.
«Эти вещи не должны противоречить друг другу, - сказал он. - Этот алгоритм настолько индивидуален, насколько это вообще возможно. Иногда кажется, что алгоритм безлик, но на самом деле он знает о вас очень много».
«Алгоритм, разработанный нами совместно со специалистами "Маккаби", стал важной вехой в персонализированной медицине на пути к антибиотикотерапии на основе ИИ, которая будет персонально подбираться для пациента в соответствии с прогнозом реакции на лечение и смягчит развитие устойчивых бактерий», - сказал Кишони.
Доктор Шира Гринфилд, директор по медицинской информатике в «Маккаби», сказала: «Значение персонализированного лечения антибиотиками заключается в том, что оно снижает риск развития устойчивости к антибиотикам - глобальной проблемы, над решением которой работают все медицинские учреждения».
