microbius
РОССИЙСКИЙ МИКРОБИОЛОГИЧЕСКИЙ ПОРТАЛ
Поиск
rss

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2Vtzqx7tLnC

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqwzYS9e

Реклама

ООО "АЛИФАКС"

ИНН 7718314415

ID 2VtzqvtsLHv

Реклама

Инструмент искусственного интеллекта помогает выявлять пациентов с высоким риском инфицирования ВИЧ и ИППП
Инструмент искусственного интеллекта помогает выявлять пациентов с высоким риском инфицирования ВИЧ и ИППП

Автор/авторы:
share
33
backnext
Иллюстрация: psychiatrist.com

Используя MySTIRisk, инструмент оценки рисков на основе искусственного интеллекта, исследователи смогли создать систему оценки риска инфицирования для выявления пациентов с повышенным риском заражения ВИЧ, сифилисом, гонореей и хламидиозом.

   "Сотрудники Центра сексуального здоровья Мельбурна в рамках программы "Искусственный интеллект и моделирование в эпидемиологии" разработали веб-инструмент на основе искусственного интеллекта для оценки рисков заболеваемости ВИЧ и инфекций, передающихся половым путем, под названием MySTIRisk", - рассказала  соавтор статьи Фью М. Латт.

   "При отображении персонализированных оценок риска для пользователей мы обнаружили, что большинство участников предпочитают видеть не просто статистические данные, а четкое распределение по категориям: высокий или средний риск заражения. Это подтолкнуло нас к определению оптимальных пороговых значений баллов риска для эффективной стратификации людей на группы высокого и среднего риска", - сообщила Латт, добавив, что "на практике знание своего риска заражения ВИЧ и ИППП позволяет проводить целенаправленное и более эффективное тестирование и профилактику ВИЧ".

   Исследователи провели ретроспективное перекрестное исследование, используя данные 216 252 консультаций по ВИЧ, 227 995 консультаций по сифилису, 262 599 консультаций по гонорее и 320 355 консультаций по хламидиозу за период с 2008 по 2022 год. Авторы использовали модели машинного обучения MySTIRisk для оценки риска инфицирования, оценивая такие предикторы, как пол, возраст, страна рождения, мужчины, сообщающие о сексе с мужчинами, наличие симптомов ИППП, количество партнеров, использование презервативов, употребление инъекционных наркотиков, ИППП в прошлом, контакты с лицами с диагнозом ИППП и сексуальные партнеры за пределами Австралии/Новой Зеландии.

   В ходе исследования ученые смогли определить оптимальные пороговые значения баллов риска, позволяющие отнести пациентов к категории "высокого риска" и "среднего риска" в отношении ВИЧ, сифилиса, гонореи и хламидиоза. В частности, в исследовании было определено, что пороговый балл высокого риска по ВИЧ составляет 0,56, что соответствует 86% чувствительности и 65,6% специфичности. Из всех участников 35% были отнесены к группе высокого риска, что составило 86% случаев ВИЧ. Латт добавила, что 0,7% из группы высокого риска имели ВИЧ по сравнению с 0,06% из группы среднего риска, что свидетельствует о том, что этот метод может "точно определить пациентов, наиболее нуждающихся в профилактике и тестировании, на основе их базового уровня риска".

   Кроме того, программа продемонстрировала, что соответствующие показатели для сифилиса составляют 0,49 с чувствительностью 77,6% и специфичностью 78,1%, для гонореи - 0,52 с чувствительностью 78,3% и специфичностью 71,9%, а для хламидиоза - 0,47 с чувствительностью 68,8% и специфичностью 63,7%. Согласно исследованию, на эти группы высокого риска приходится 78% случаев сифилиса, 78% случаев гонореи и 69% случаев хламидиоза, причем вероятность положительного результата в группе высокого риска значительно выше, чем в других группах по всем инфекциям (12,3 для сифилиса, 9,2 для гонореи и 3,9 для хламидиоза).

   Основываясь на этих результатах, Латт сообщила, что инструмент MySTIRisk, основанный на искусственном интеллекте, показывает перспективность использования поведенческих и клинических данных для оценки индивидуальных показателей риска заражения ВИЧ и другими распространенными ИППП.

   "Программы оценки риска, использующие комплексные данные реального мира, показали перспективность в определении приоритетности ресурсов путем выявления пациентов, наиболее нуждающихся в целевом тестировании и профилактических услугах", - отметила Латт. "При разумной интеграции под руководством врача подходы машинного обучения, подобные MySTIRisk, могут помочь оптимизировать услуги по охране сексуального здоровья, хотя в конечном итоге решения должны использовать стратификацию риска для поддержки, а не для замены здравого суждения врача".

Источник:

Healio, 5 Feb.,2024

Вам также может быть интересно
Комментариев: 0
Узнайте о новостях и событиях микробиологии
Первыми получайте новости и информацию о событиях
up