Обзор исследования «External Validation of an AI-based Preoperative Frailty Index using Real-World Data»
Исследование, опубликованное в журнале J Gerontol A Biol Sci Med Sci, направлено на внешний валидацию индекса хрупкости, основанного на искусственном интеллекте (ИИ), для предоперационной оценки риска у лиц старшего возраста. Целью данного исследования было проверить эффективность данного индекса в реальной клинической практике, используя электронные медицинские записи (ЭМЗ) 152,364 пациентов, перенесших операции в возрасте 65 лет и старше.
Результаты исследования показали, что индекс хрупкости, разработанный с помощью ИИ, имеет хорошую предсказательную силу для выявления неблагоприятных послеоперационных исходов, таких как 30-дневная смертность, продолжительность госпитализации и условия выписки. Например, пациенты с высоким уровнем хрупкости (топ 20%) имели в 4.33 раза больше шансов на 30-дневную смертность по сравнению с пациентами с низким уровнем хрупкости.
Значимость результатов для врачей и клиник
Данные результаты важны для врачей и клиник, так как они подчеркивают необходимость применения более эффективных методов оценки рисков у пожилых пациентов перед операцией. Использование индекса хрупкости на основе ИИ может помочь врачам быстрее и точнее оценивать риски, что потенциально улучшит качество предоставляемой хирургической помощи и результаты лечения. Это также может сократить время ожидания и снизить затраты на дополнительные обследования.
Объяснение терминов
Индекс хрупкости — это инструмент, используемый для оценки общего состояния здоровья и уязвимости пациента. Он типично включает в себя такие факторы, как физическая сила, уровень активности, наличие хронических заболеваний и когнитивные функции.
Искусственный интеллект (ИИ) — это система, которая может обучаться на больших объемах данных (в данном случае, на ЭМЗ), чтобы делать предсказания или принимать решения без прямого вмешательства человека.
Электронные медицинские записи (ЭМЗ) — это цифровая версия бумажной медицинской карты пациента, содержащая информацию о его здоровье и лечении, которая может быть использована для анализа и исследования.
Текущее состояние исследований
Исследования в области оценки хрупкости у пожилых пациентов активно развиваются, и на данный момент существует множество методов и индексов для её определения. Однако традиционные методы часто оказываются трудоемкими и требуют значительных ресурсов. Появление технологий на основе ИИ делает возможным более быстрый и эффективный анализ данных.
Результаты данного исследования сопоставимы с другими недавними работами, подчеркивающими потенциал ИИ в медицинской практике. Однако уникальность данного индекса заключается в том, что он показывает стабильную предсказательную силу в разнообразной группе пациентов и по несколько показателям послеоперационных исходов.
Влияние на клиническую практику
Результаты исследования могут существенно изменить подход к предоперационной оценке состояния пациентов. Врачам рекомендуется внедрять индекс хрупкости, основанный на ИИ, в повседневную практику, что позволит более точно оценивать риски и подготовить пациентов к операциям.
Одним из возможных способов оптимизации ухода за пациентами является использование программного обеспечения для предоперационной оценки, основанного на данном индексе. Это позволит сократить время на сбор и анализ данных, предоставляя врачам больше времени для уделения внимания каждому пациенту.
Предложения по внедрению результатов
При внедрении результатов исследования в практику врачам следует учитывать возможные барьеры, такие как недостаток технологий в клиниках или отсутствие обученного персонала. Один из способов преодоления этих барьеров — это обучение медицинского персонала и заведение партнерств с технологическими компаниями для создания доступных решений.
Итоги
Исследование «External Validation of an AI-based Preoperative Frailty Index using Real-World Data» демонстрирует значимость использования технологий ИИ в оценке состояния пациентов перед операцией. Его результаты могут улучшить качество хирургической помощи и снизить риски для пожилых пациентов.
Перспективы дальнейших исследований
Дальнейшие исследования могут сосредоточиться на расширении базы данных для улучшения точности индекса, внедрении технологий ИИ в другие аспекты медицинской практики и разработке новых методов оценки пациентских рисков.
С полным текстом исследования можно ознакомиться по следующей ссылке: J Gerontol A Biol Sci Med Sci. 2025 Jun 9:glaf119.
