В России растет число детей с артериальной гипертензией. С 2020 года количество таких пациентов увеличилось на 17%. Врачи подбирают лечение практически наугад: рекомендуемая группа препаратов содержит пять равнозначных вариантов, а результат становится виден только через 2–3 месяца. Если лекарство не подошло, схему меняют и снова ждут. Все это время давление остается высоким, а риск осложнений растет.
Студентка онлайн-магистратуры МФТИ Анастасия Адамсон — практикующий врач с 9-летним стажем, три года в детской кардиологии — решила эту проблему.
Исследовательница собрала данные 272 пациентов, выделила по 90 признаков на каждого, добавила результаты врачебного контроля через 3–6 месяцев. На основе этих данных обучили модель машинного обучения. В итоге она учитывает 154 клинико-инструментальных признака: от анамнеза и жалоб до ЭКГ, Эхо-КГ, суточного мониторинга давления и УЗИ. Лучший результат показал алгоритм Random Forest.
Я наблюдаю рост заболеваемости гипертензией у детей своими глазами. При этом возраст таких пациентов снижается. Если раньше с этой проблемой ко мне приходили с 15 лет, то в последнее время все больше пациентов младше 13. Модель позволила «увидеть» то, что врачи чувствуют, но не могут доказать. Например, связь между лишним весом и эффективностью Лизиноприла. Или то, что дополнительная артерия почки — хотя она считается физиологической нормой — может быть скрытым фактором риска. А ведь даже небольшое повышение точности — на 2–3% — в медицине означает десятки детей, которые получат правильное лечение быстрее
Сейчас модель работает только с монотерапией и не учитывает дозировки. К концу 2026 года команда планирует расширить выборку до 500 пациентов и внедрить суточный мониторинг давления. Применение модели в клиниках позволит врачам быстрее подбирать эффективную терапию, сокращая время неэффективного лечения и снижая риск осложнений.
Ранее Наука Mail писала о том, что стресс после сложных родов повышает кровяное давление спустя годы.
