ИИ-технологии в прогнозировании сепсиса у детей

Искусственный интеллект расширяет границы возможностей диагностики тяжелых инфекций у детей. Группе международных исследователей под руководством Элизабет Альперн, руководителя отдела экстренной медицины Детской больницы Энн и Роберта Х. Люри в Чикаго, удалось разработать инновационное решение: алгоритмы машинного обучения, позволяющие своевременно обнаруживать ранние признаки опасного состояния – детского сепсиса, непосредственно при обращении в отделение скорой помощи.

Новая технология основывается на анализе электронной медицинской документации (EMR), формируемой в течение первых четырех часов нахождения маленького пациента в стационаре. Ученые внедрили продвинутые методы обработки больших объемов данных, создав алгоритмы искусственного интеллекта, способные заранее определять детей, подверженных высокому риску тяжелой инфекции.

Основной задачей исследования являлось создание инструментов, позволяющих медицинским специалистам оперативно назначать превентивное лечение, предотвращающее развитие острой полиорганной недостаточности.

«Наша работа направлена на разработку точных и надежных методик раннего выявления детей, потенциально склонных к развитию сепсиса. Это помогает врачам быстро реагировать и минимизировать избыточные вмешательства, исключив необоснованно агрессивные лечебные мероприятия», – отметила профессор Альперн.

Для проверки гипотезы врачи совместно с инженерами проанализировали большой объем данных, полученных в ходе совместной работы сети научно-исследовательских центров PECARN, объединяющих пять крупных клиник детской неотложной помощи в США. Основное внимание уделялось пациентам, поступающим в больницу без клинических проявлений сепсиса, обеспечивая таким образом наиболее раннюю диагностику и максимальную безопасность.

Разработанная модель показала высокие результаты в определении детей, нуждающихся в специализированной интенсивной терапии. Важнейшим результатом стала оптимизация процесса принятия решений врачами, сведение к минимуму неоправданных вмешательств и снижения риска побочных эффектов.

Новое открытие демонстрирует огромный потенциал искусственного интеллекта в повышении точности и быстроты диагностики опасных состояний у детей, раскрывая перед специалистами новые перспективы в обеспечении эффективного и безопасного ухода за маленькими пациентами.

Источник:

Derivation and Validation of Predictive Models for Early Pediatric Sepsis, JAMA Pediatrics (2025). jamanetwork.com/journals/jama/ … pediatrics.2025.3892