Согласно статье, опубликованной в журнале Gastroenterology , исследователи использовали метод машинного обучения, известный как анализ случайного леса, и обнаружили, что он значительно превзошел традиционные методы в прогнозировании того, какие госпитализированные пациенты с циррозом подвержены риску смерти.

«Это дает нам хрустальный шар — он помогает больничным бригадам, центрам трансплантации, отделениям гастроэнтерологии и интенсивной терапии более эффективно сортировать и расставлять приоритеты среди пациентов», — сказал доктор Джасмохан С. Баджадж, соавтор исследования.

Основные выводы:

• Проанализированы данные 121 больницы по всему миру, которые входили в консорциум CLEARED.
• Модель демонстрировала одинаковые результаты как в странах с высоким, так и с низким уровнем дохода.
• Результаты были проверены с использованием данных Национальной ассоциации ветеранов США и остались точными.
• Инструмент сохранял высокую эффективность даже при ограничении всего 15 ключевыми переменными.
• Пациенты были точно сгруппированы в категории высокого и низкого риска, что сделало модель масштабируемой и клинически применимой.

Эта статья – одно из трёх исследований, недавно опубликованных по этой теме в журналах Американской гастроэнтерологической ассоциации. Одно из них представляло собой международное консенсусное заявление о недостаточности органов , в том числе печени, у пациентов с циррозом , а второе исследование выявило специфические маркеры крови и осложнения, влияющие на риск смерти в больнице , с акцентом на биомаркеры печёночной недостаточности.

«Заболевания печени — одна из самых недооценённых причин смерти во всём мире. Главные причины — алкоголь, вирусный гепатит и поздняя диагностика», — сказал Баджадж. «Когда человека госпитализируют, это часто происходит потому, что всё предшествующее — профилактика, скрининг, первичная медицинская помощь — уже не сработало».