Прогнозирование осложнений во время операционного вмешательства по дооперационным данным

Данная услуга направлена на создание механизма, который позволит на дооперационном этапе идентифицировать пациентов, имеющих повышенный риск возникновения осложнений во время проведения операции.

Важной частью такой работы является выделение из всего спектра данных, доступных накануне операционного вмешательства, именно тех, которые позволят правильно идентифицировать пациентов, относящихся к группе риска.

Значимой для решения задачи может оказаться любая доступная информация:

  • Информация о пациенте: возраст, пол, индекс массы тела, площадь поверхности тела, район проживания, профессия, образ жизни.
  • Диагноз: наличие/отсутствие сахарного диабета, патологической извитости сосудов, инфаркта миокарда в анамнезе (ПИКС), перенесенных операций коронарного шунтирования (АКШ).
  • Тип операционного вмешательства.
  • Данные инструментальных обследований: церебральная оксиметрия, липидный спектр, УЗИ брахиоцефальных артерий, биохимический анализ крови, УЗИ сердца.
  • Внешние факторы: сезонные обострения, погода, состояние геомагнитного поля земли, солнечная активность.

Готовый механизм идентификации представляет собой ансамбль статистических моделей, каждая из которых хорошо описывает некоторую устойчивую группу пациентов.

Все пациенты, относящиеся к одной группе, не только имеют одинаковый показатель риска проявления осложнения, но и очень схожи друг с другом, если их сравнивать по характеристикам, которые были признаны важными.

Каждая модель ансамбля может быть охарактеризована степенью «осторожности» в принятии решения о принадлежности пациента к группе риска. Математически это выражается в двух числах:

  • вероятности ошибиться в сторону переоценки степени риска
  • вероятности ошибиться в сторону недооценки степени риска

Осторожные модели склонны к перестраховкам. Они скорее лишний раз привлекут внимание врача к пациенту, которому ничего не угрожает, чем пропустят представителя «группы риска». Менее осторожные модели более сбалансированы в своих оценках.

Заметим, что подобный подход позволяет рассматривать данные, накапливаемые лечебными учреждениями, под разными углами.

Например, возможны такие постановки задачи:

  • Выбор под пациента типа операционного вмешательства, снижающего риск возникновения осложнений в процессе операционного вмешательства.
  • Прогнозирование для пациента риска возникновения определенного осложнения во время проведения операции.