A rizikóbecslő rendszert olyan szívelégtelen betegek adatai alapján fejlesztették ki, akik az elmúlt húsz évben speciális eszközös terápián (szív működését újraszinkronizáló terápia – CRT) estek át.

A döntéstámogató rendszer a betegek klinikai adatai alapján nyújt segítséget a kezelőorvosnak a magasabb halálozási kockázattal bíró, következésképpen szorosabb utánkövetést igénylő szívelégtelen betegek azonosításában.

Mely betegekre kell kiemelten figyelni?

A szív csökkent pumpafunkciója miatt kialakult keringési elégtelenség a súlyos onkológiai betegségekhez mérhető halálozással jár. A szívelégtelenségben szenvedő betegek mintegy harmadánál a szív kamráin belüli, ingerületvezetési zavar, vezetési blokk jelenik meg, mely tovább rontja a szív pumpafunkcióját.

Ennek a kezelését célozza egy speciális, három szívüreget ingerlő pacemaker beültetése, az ún. cardiális reszinkronizációs terápia (CRT). Ez az eszközös terápia, melyet Magyarországon korábban Dr. Merkely Béla honosított meg a Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinikán, enyhíti a szívelégtelenség tüneteit, javítja a betegek életminőségét és jelentősen javítja a túlélést.

A betegség természete miatt kiemelt jelentőséggel bír a magas halálozási kockázattal rendelkező betegek azonosítása, vagyis a személyre szabott rizikóbecslés, melynek segítségével kiválaszthatók azok a betegek, akik a beavatkozás után szorosabb utánkövetést igényelnek – magyarázta Dr. Tokodi Márton, a Városmajori Szív- és Érgyógyászati Klinika PhD-hallgatója és a publikált cikk egyik első szerzője. Ezekre a betegekre különös figyelmet kell fordítani az utánkövetés során, mivel még komplexebb gyógyszeres és eszközös terápia, esetlegesen szívtranszplantáció is szükségessé válhat – tette hozzá, hangsúlyozva, hogy ez adott esetben a várható élettartam további növekedését jelentheti e betegek számára. Ebben nyújt segítséget a kutatócsoport által kifejlesztett döntéstámogató rendszer.

Rizikóbecslést végez az algoritmus

A több mint 1600 CRT beültetésen átesett beteg adatait tartalmazó adatbázis szolgált alapjául a gépi tanulás (machine learning, a mesterséges intelligencia egyik ága) segítségével létrehozott rendszernek.

Az algoritmus a betegek CRT beültetés előtti, illetve halálozási adatait tartalmazó, ún. tanító adatbázis alapján „megtanulta” a releváns, sokszor rejtett összefüggéseket. Használata során pedig erre a tapasztalati tudásra támaszkodva nyújt rizikóbecslést az új betegek esetében – mutatott rá a klinika PhD-hallgatója.

Azáltal, hogy mesterséges intelligenciára épül, azaz képes a számos paraméter közötti bonyolult kapcsolati háló hatékony feltérképezésére, a SEMMELWEIS-CRT egyértelműen felülmúlja a korábbi, hagyományos statisztikai módszerekre épülő pontrendszereket és a világon jelenleg elérhető legjobb becslést adja a beteg túlélését illetően.

A projekt során az adatbázisban rögzített több mint 100 paraméter (például a beteg életkora, neme, testsúlya, labor eredményei, társbetegségei vagy az aktuálisan szedett gyógyszerei) közül a legrelevánsabb 33 került kiválasztásra. Ezek megadásával az online is elérhető rendszeren keresztül a kezelőorvos meghatározhatja a páciens személyre szabott kockázati profilját.