17 Гельцер Б. И. Шахгельдян К. И. Рублев В. Ю. Домжалов И. Г. Циванюк М. М. Шекунова О. И. коронарное шунтирование внутригоспитальная летальность фенотипирование факторов риска прогностические модели объяснимый искусственный интеллект 2023 2023-03-19 10.15829/1560-4071-2023-5302 Российский кардиологический журнал Цель. Разработать прогностические модели внутригоспитальной летальности (ВГЛ) у больных ишемической болезнью сердца после коронарного шунтирования (КШ) с учетом результатов фенотипирования дооперационных факторов риска.Материал и методы. Проведено ретроспективное исследование по данным 999 электронных историй болезни пациентов (805 мужчин, 194 женщины) в возрасте от 35 до 81 года с медианой (Ме) 63 года, которым выполнялось плановое изолированное КШ в условиях искусственного кровообращения. Выделено две группы пациентов, первая из которых была представлена 63 (6,3%) больными, умершими в стационаре в течение первых 30 сут. после КШ, вторая — 936 (93,7%) с благоприятным исходом операции. Дооперационный клинико-функциональный статус оценивали с помощью 102 факторов. Для обработки и анализа данных использовали методы хи-квадрат, Фишера, Манна-Уитни. Пороговые значения предикторов определялись комплексом методов, включающих максимизацию отношений истинно положительных случаев ВГЛ к ложноположительным. Для разработки прогностических моделей применяли многофакторную логистическую регрессию (МЛР). Точность моделей оценивали по 3 метрикам: площадь под ROC-кривой (AUC), чувствительность (Sen) и специфичность (Spec).Результаты. Анализ показателей дооперационного статуса пациентов позволил выделить 28 факторов риска ВГЛ, объединённых в 7 фенотипов. Последние формировали признаковое пространство прогностической модели ВГЛ, в котором каждый признак демонстрирует соответствие пациента определенному фенотипу факторов риска. Авторская модель МЛР отличалась высокими метриками качества (AUC — 0,91; Sen — 0,9 и Spec — 0,85).Заключение. Разработанный алгоритм обработки и анализа данных обеспечил высокое качество выделения дооперационных факторов риска и прогнозирования ВГЛ после КШ. Перспективы дальнейших исследований по данной проблеме связаны с совершенствованием технологий объяснимого искусственного интеллекта, позволяющих разрабатывать информационные системы по управлению рисками, востребованные в повседневной клинической практике. https://www.cardiojournal.online/publication/11877 https://www.cardiojournal.online/files/12454