• Магистрант МФТИ создала модель машинного обучения для лечения детей с гипертонией.
• ИИ-модель прогнозирует эффективность антигипертензивной терапии для каждого пациента.
• Модель учитывает 154 клинико-инструментальных признака для определения подходящего препарата.
• В России растет число детей с артериальной гипертензией, с 2020 года их количество увеличилось на 17%.
• Многовариантность норм является ключевой сложностью в педиатрии, особенно для детей.
• Врачи вынуждены подбирать терапию для маленьких пациентов практически наугад.
• Разработанная модель может помочь врачам быстрее подбирать эффективную терапию и снижать риск осложнений у детей с гипертонией.

«Мы протестировали несколько алгоритмов машинного обучения. Лучше всего показал себя Random Forest. Он позволил “увидеть” то, что врачи чувствуют, но не могут доказать. Например, связь между лишним весом и эффективностью Лизиноприла. Или то, что дополнительная артерия почки – при том, что 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»