Статьи с темой: «стратификация риска»
-
2026 № 9 Искусственный интеллект в диагностике и стратификации риска заболеваний миокарда и перикарда: два клинических наблюдения.
Перикардит и дилатационная кардиомиопатия (ДКМП) являются актуальными проблемами клинической кардиологии, характеризующимися диагностической сложностью и высоким риском жизнеугрожающих осложнений. Применение технологий искусственного интеллекта (ИИ) может существенно повысить точность диагностики и персонализировать оценку рисков.
Цель: на двух клинических примерах охарактеризовать гипотетические возможности ИИ для ранней диагностики мио-перикардита и оптимизации лечебной тактики у пациента с ДКМП, ожидающего трансплантацию сердца.
Материалы и методы. Проведён ретроспективный анализ двух клинических случаев из кардиологического отделения Клиник СамГМУ. Смоделированы решения гипотетической ИИ-системы поддержки принятия врачебных решений на основе реальных клинических, лабораторных и инструментальных данных.
Результаты. В первом наблюдении ИИ-анализ с вероятностью >85% диагностировал миоперикардит на основании триады «выпот + тропонин + воспаление» и идентифицировал вероятную вирусную этиологию. Во втором случае ИИ обосновал имплантацию двухкамерного кардиовертера-дефибриллятора (ИКД) и персонализировал оценку рисков трансплантации: первичная дисфункция трансплантата 15–25%, высокий риск инфекционных осложнений, умеренный риск острого отторжения.
Выводы. Синергия клинициста и ИИ способна ускорить диагностику и индивидуализировать лечение при заболеваниях перикарда и миокарда. Для рутинного внедрения необходимо решение задач объяснимости, нормативного регулирования и стандартизации данных. -
2026 № 9 Роль формализации целевой переменной в повышении результативности моделей прогнозирования неблагоприятных кардиологических событий.
Введение. При разработке прогностических моделей ее результативность зависит не только от алгоритма и набора признаков, но и от клинически корректного формирования целевой переменной. В кардиологии смешение острых и хронических форм ишемической болезни сердца может повышать шум разметки и снижать точность прогноза.
Цель: обосновать клинико-логические способы формирования целевой переменной для прогнозирования неблагоприятных кардиологических событий при фиксированных алгоритме машинного обучения, наборе предикторов и контуре внутренней валидации.
Материалы и методы. Проведено ретроспективное исследование на основе деперсонифицированных данных
регио нальной медицинской информационной системы. В анализ включены 38 905 клинических эпизодов у 20 114 пациентов с ишемической болезнью сердца. Для моделирования использовали CatBoost с фиксированным набором из 40 клинико-демографических и лабораторных признаков. Сравнивали 74 конфигурации целевой переменной, включая бинарные и многоклассовые схемы, с учетом временной изоляции последовательных эпизодов. Качество оценивали с помощью 5-кратной стратифицированной перекрестной валидации по ROC-AUC, recall и specifi city.
Результаты. В базовой постановке ROC-AUC составил 0,76. Оптимизация схемы разметки позволила повысить ROCAUC до 0,84. Наилучшая конфигурация сочетала ROC-AUC0,84, recall 0,54 и specifi city 0,92. Ряд альтернативных схем обеспечивал более высокую чувствительность ценой снижения специфичности, что делает их перспективными для скрининговых задач.
Заключение. Клинико-логическая оптимизация целевой переменной является самостоятельным этапом разработки прогностических моделей и позволяет повысить качество внутренней валидации, а также лучше адаптировать модель к предполагаемому клиническому сценарию применения. -
2026 № 5 Систематизация шкал стратификации риска как инструмент управленческих решений в медицинской реабилитации.
Актуальность. В условиях роста хронической заболеваемости и усложнения структуры реабилитационных потребностей пациентов медицинская реабилитация требует перехода от унифицированных подходов к управляемым и персонализированным моделям. Шкалы стратификации риска широко используются в клинической практике, однако их потенциал как инструмента управленческих решений в медицинской реабилитации остаётся недостаточно реализованным, что ограничивает возможности обоснования объёма, интенсивности и формата реабилитационных мероприятий.
Цель: научно обосновать и систематизировать шкалы стратификации риска с позиций их использования в качестве инструмента управленческих решений в медицинской реабилитации.
Материалы и методы. Исследование выполнено как аналитическая научно-практическая работа с применением методов системного, логического и сравнительного организационного анализа. Материалом исследования послужили научные публикации и методические источники, посвящённые применению шкал стратификации риска в клинической практике и медицинской реабилитации. Проведена классификация шкал по функциональному назначению и оценена возможность их управленческой интерпретации при планировании реабилитационного процесса.
Результаты. Установлено, что клинические шкалы риска, составляющие наибольшую долю используемых инструментов, обладают ограниченной управленческой применимостью в медицинской реабилитации. Функциональные и комбинированные шкалы демонстрируют значительно более высокий потенциал использования для обоснования объёма, интенсивности и формата реабилитационных мероприятий, а также для формирования персонализированных реабилитационных маршрутов. Выявлен дефицит формализованных алгоритмов трансформации результатов риск-стратификации в управленческие решения.
Обсуждение. Полученные результаты подтверждают необходимость переосмысления роли шкал стратификации риска в системе медицинской реабилитации. Их использование должно рассматриваться не только в клиническом, но и в организационно-управленческом контексте. Систематизация шкал риска и их адаптация к задачам реабилитации создают основу для повышения управляемости реабилитационного процесса и воспроизводимости принимаемых решений.
Заключение. Шкалы стратификации риска при системном и целенаправленном использовании могут рассматриваться как эффективный инструмент управленческих решений в медицинской реабилитации. Их интеграция в организационные технологии персонализированной реабилитации способствует повышению эффективности восстановления и рациональному использованию ресурсов системы здравоохранения.