Важное научное достижение представлено на Всероссийской студенческой научно-практической конференции в Санкт-Петербурге в 2024 году. Исследование реализовано в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030».
Среди недоношенных новорожденных с экстремально низкой массой тела (менее килограмма) бронхолегочная дисплазия является наиболее распространенным хроническим заболеванием легких. Это состояние возникает из-за комплекса факторов, включая недостаточное развитие легочной ткани и негативное воздействие кислородной терапии при искусственной вентиляции легких. Современная медицина классифицирует три степени заболевания: легкую, среднюю и тяжелую. Ключевая задача медицинского персонала заключается в своевременном назначении терапии для предотвращения развития осложненных форм заболевания.
Существующие методики прогнозирования течения заболевания имеют существенное ограничение – они базируются на анализе только одной группы показателей, например, исключительно на исследовании пуповинной крови. Такой узконаправленный подход не учитывает множество других важных факторов, влияющих на развитие патологии.
Инновационный прорыв совершили специалисты Пермского Политеха, разработав комплексные модели оценки заболевания. Их уникальность заключается в интеграции множества различных параметров: от массы тела при рождении до особенностей питания и характеристик используемого оборудования для искусственной вентиляции легких.
В основу исследования легли медицинские данные 76 маленьких пациентов, из которых 56 имели среднюю или тяжелую форму заболевания, а 20 – отсутствие патологии или легкую степень. Для повышения точности прогнозирования ученые создали инновационную систему виртуальных «двойников» с различными комбинациями показателей, основанных на реальных клинических случаях. Это позволило значительно расширить аналитическую базу и повысить точность прогнозирования тяжести заболевания.
Разработанная система использует две математические функции для классификации состояния пациента. Первая оценивает вероятность отсутствия заболевания или его легкой формы, вторая – вероятность средней или тяжелой степени. При анализе показателей конкретного ребенка система определяет наиболее вероятный вариант развития заболевания. Практическое тестирование на реальных пациентах продемонстрировало впечатляющую точность – 84,2%, что является отличным показателем для медицинской диагностики.
Инновационная разработка пермских ученых станет основой для создания специализированного программного обеспечения, которое существенно облегчит работу неонатологов. Система не только поможет в постановке диагноза, но и позволит оптимизировать схему лечения, а также определить ключевые параметры, коррекция которых снизит риск развития тяжелых форм заболевания у недоношенных детей.
