Искусственный интеллект помогает определить риск развития активного туберкулёза у людей с ВИЧ

Модель искусственного интеллекта, протестированная учёными из Швейцарии, предсказала последующее развитие активного туберкулёза (ТБ) у людей с ВИЧ. Согласно заявлению, данная модель превзошла биологические тесты на латентный туберкулёз у этой группы пациентов. Подробности опубликованы в журнале Medscape Medical News.

Проблема

Обнаружение латентного ТБ является сложной задачей, особенно у людей с ВИЧ. В предыдущем исследовании швейцарских учёных комбинированный подход с использованием данных высвобождения гамма-интерферона (IGRA) и туберкулиновых кожных проб выявил только 30% людей, у которых впоследствии развился активный ТБ.

Как объяснили эксперты, тесты полагаются на иммунный ответ, который может быть нарушен, поскольку «система даёт сбой во время ВИЧ-инфекции».  

Именно поэтому учёные решили рассмотреть альтернативные способы выявления пациентов из группы риска.

Исследование

Анализ охватил 70% людей, получающих помощь в связи с ВИЧ в стране.

Данные за 23 года были проанализированы с помощью машинного обучения – подмножества искусственного интеллекта, которое позволяет компьютерам изучать закономерности из данных и делать прогнозы без явного программирования для каждой задачи.

Модель рассматривала данные, собранные при диагностике ВИЧ, чтобы предсказать активную форму ТБ, которая разовьётся не менее чем через 6 месяцев. Модель рассматривала все переменные, а не только те, которые считались потенциальными факторами риска.

Первая итерация модели включала 48 переменных и имела чувствительность 70,1% и специфичность 81,0%. Упрощённая вторая версия сохранила 20 переменных, что сделало её менее сложной в вычислительном плане, при этом обеспечивая чувствительность 57,1% и специфичность 77,8%. Для сравнения, биологические тесты имеют чувствительность 30% и специфичность 94%.

Как и ожидалось, 20 сохранённых переменных включали иммунологические параметры, гематологические маркеры и социально-демографические факторы, но некоторые из них оказались более неожиданными: переменные, связанные с метаболизмом (холестерин, липопротеины высокой плотности, глюкоза и креатинин), индексом массы тела и средним артериальным давлением.

Комментарии

Исследователи отметили, что ТБ связан с недоеданием, и заявили, что некоторые из этих маркеров могут отражать нарушения обмена веществ и снижение мышечной массы у людей, подверженных риску развития ТБ.

«Наше исследование указывает на то, что с помощью очень больших наборов данных со множеством клинических переменных можно выявить важные закономерности, которые позволяют предсказать, заболеет человек туберкулёзом или нет», — утверждают авторы исследования.