2021-12-15 09:57:13
DL для выхода из медицинского тупика
Ученые MIT совместно с коллегами из медорганизаций разработали модель глубокого обучения для прогнозирования «медицинского тупика» - ситуации, когда пациент с большой вероятностью умрет, независимо от стратегии и тактики лечения. Это особенно важно в критических случаях, когда негативный исход развивается очень быстро и у врачей нет времени на долгий подбор наилучшего средства. Например, сепсис – обширное заражение, смерть от которого может наступить в течение суток.
Обычно при обучении с подкреплением алгоритм обучается методом проб и ошибок, учится предпринимать действия, которые максимизируют накопление вознаграждения. Но в условиях здравоохранения практически невозможно собрать достаточно данных для этих DL-моделей, чтобы определить оптимальное лечение, поскольку экспериментировать с возможными стратегиями лечения неэтично. Поэтому исследователи изменили подход к Deep Learning, использовав ограниченные данные из отделения интенсивной терапии для обучения с подкреплением, чтобы определить методы лечения, которых следует избегать, чтобы пациент избежал медицинского тупика.
Одна из основных идей здесь состоит в том, чтобы уменьшить вероятность выбора каждого лечения пропорционально его шансу вынудить пациента войти в медицинский тупик - свойство, которое называется безопасностью лечения. Сложность в том, что данные не дают такого представления напрямую. Но теоретические результаты позволили преобразовать эту идею в проблему обучения с подкреплением. Для этого ученые создали две копии нейросети, одна из которых фокусируется только на отрицательных результатах (пациент умер), а вторая – только на положительных (пациент выжил). Использование двух нейросетей по отдельности позволило исследователям обнаружить рискованное лечение в одной, а затем подтвердить ее с помощью другой. На вход нейросетям идет статистика здоровья пациентов и предлагаемое лечение. Сети выводят оценочную стоимость этого лечения и вероятность того, что пациент попадет в медицинский тупик. Сравнение этих оценок позволяет установить вхождение пациента в опасную зону (желтый флаг), а красный флаг указывает, что с высокой вероятностью пациент не выздоровеет.
Исследователи протестировали свою модель, используя набор данных пациентов, предположительно страдающих сепсисом, из отделения интенсивной терапии Медицинского центра Beth Israel Deaconess. Этот набор данных содержит около 19 300 госпитализаций с наблюдениями за 72-часовой период, сосредоточенный вокруг того, когда у пациентов впервые проявляются симптомы сепсиса. Их результаты подтвердили, что некоторые пациенты из набора данных попали в медицинские тупики.
Ученые также обнаружили, что 20-40% пациентов, которые не выжили, отмечены хотя бы одним желтым флагом перед смертью, причем многие из них как минимум за 48 часов до этого исхода. Результаты также показали, что при сравнении тенденций выживших и умерших пациентов, как только отметился первый желтый флаг, наблюдается очень резкое отклонение в ценности проведенного лечения. Окно времени вокруг первого флага является критическим моментом при принятии решения о лечении. Поэтому лечение имеет значение: потенциально можно было избежать более 11% неоптимальных методов, применив альтернативы. Это довольно большое число количества пациентов с сепсисом в любой больнице мира.
Важно, DL-модель предназначена для помощи врачам, а не для их замены. Решение о лечении в любом случае принимают люди. Но ML помогает быстрее распознать риски и принять соответствующие меры. В будущем эти RL-модели можно использовать, для оценки причинно-следственных связей между решениями о лечении и развитием здоровья пациентов, чтобы снижать неопределенность и помогать врачам принимать более обоснованные решения.
https://news.mit.edu/2021/machine-learning-treatments-1209
52 views06:57
D
