Машинное обучение поможет бороться с внутрибольничными инфекциями

Результаты исследования опубликованы в журнале Journal of Critical Care.

Внутрибольничный менингит – тяжелое осложнение, возникающее после нейрохирургических вмешательств и травм головного мозга, зачастую приводящее к инвалидности и смерти пациентов. Это заболевание крайне плохо поддается лечению, поскольку чаще всего вызвано бактериями с множественной устойчивостью к антибиотикам. Изучение факторов риска и, как следствие, возможностей для предупреждения инфекции является основным инструментом для снижения частоты внутрибольничного менингита.

Ученые из Сколтеха, Университета Южной Калифорнии и врачи из Института нейрохирургии имени Бурденко с 2010 по 2017 год наблюдали группу из 2286 пациентов, проходящих интенсивное лечение заболеваний и травм нервной системы. У 216 пациентов из группы был диагностирован внутрибольничный менингит. Для выявления факторов риска возникновения менингита исследователи применили несколько математических подходов, включая классический статистический анализ и машинное обучения. В результате было выявлено четыре основных фактора риска: трепанация черепа, возникновение инфекции в области оперативного вмешательства, утечка ликвора (жидкости, циркулирующей в головном мозге) и дренаж желудочков головного мозга. Применение машинного обучения позволило убедительно доказать значимость этих факторов в процессе развития заболевания.

Работа ученых впервые рассказывает о ситуации с внутрибольничным менингитом в России и демонстрирует эффективность машинного обучения в предсказании факторов риска.