Искусственный интеллект может предсказывать гиперлипидемию у людей с ВИЧ
Прогнозирование гиперлипидемии у людей, живущих с ВИЧ, может стать проще, утверждают учёные из Китая. Новое исследование показало, что машинное обучение (метод искусственного интеллекта) способно прогнозировать гиперлипидемию у тех, кто принимает антиретровирусную терапию (АРТ). Подробности опубликованы в журнале AIDS.
Гиперлипидемия — это состояние, при котором в крови повышены уровни липидов (жиров), что увеличивает риск сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ).
Исследование проводилось с января 2015 по январь 2023 года и включало 2479 участников. Средний возраст — 33 года, более 96% были мужчинами. Все участники получали АРТ не менее 6 месяцев и не имели других серьёзных заболеваний. Люди младше 18 лет, беременные женщины и младенцы исключались из исследования.
Целью было проверить, насколько хорошо алгоритмы машинного обучения могут предсказать развитие гиперлипидемии. Учёные создали 5 моделей, среди которых лучшей оказалась модель LightGBM. Она показала хорошую точность — около 72%, а также высокие показатели специфичности (80%) и площади под кривой (0,78), что говорит о высокой способности модели различать тех, у кого есть риск развития гиперлипидемии, и тех, у кого его нет.
Из всех участников гиперлипидемия была выявлена у 1196 человек — примерно у половины.
Модель LightGBM могла бы помочь врачам своевременно выявлять риск развития гиперлипидемии и корректировать лечение, считают эксперты. Но есть ряд ограничений: в исследовании учитывались только клинические показатели без учёта образа жизни (например, курения или употребления алкоголя). Также большинство участников — мужчины, что затрудняет применение результатов к женщинам. Внешняя проверка модели не проводилась.
Авторы считают, что использование машинного обучения может стать новым инструментом для профилактики ССЗ у людей с ВИЧ, принимающих АРТ. Это поможет быстрее реагировать на изменения состояния пациентов и снижать риски осложнений.
Ранее учёные из Китая выяснили, как изменяется липидный профиль после начала терапии ВИЧ и какие факторы способствуют этому.
