Специалисты Хасанской ЦРБ разработали математическую модель для персонализированной оценки риска смерти пациента на основе стандартных лабораторных показателей крови. Этот подход, основанный на методе логистической регрессии, является практическим инструментом для внедрения принципов персонализированной медицины, позволяя перейти от реактивного лечения к предиктивной и профилактической модели оказания помощи.
Обучение модели проводилось на обширных данных, включающих более 100 видов показателей, таких как:
· развернутый клинический анализ крови;
· биохимический анализ крови;
· общий анализ мочи;
· коагулограмма.
В результате статистического отбора значимых предикторов была создана персонализированная формула расчета, включающая 14 ключевых параметров общего анализа крови, пол и возраст пациента. Доля корректно предсказанных моделью случаев достигла 96,7%.
Практическая реализация
Разработчики предлагают внедрить модель в виде персонализированного калькулятора риска, интегрированного в медицинские информационные системы. Как только результаты анализов пациента поступают в систему, автоматически вычисляется его индивидуальная вероятность летального исхода. Это позволяет врачам заблаговременно, до критического ухудшения состояния, идентифицировать пациентов из групп высокого риска и назначить им целевые профилактические мероприятия.
Значение для здравоохранения
Данная система полностью соответствует стратегическим задачам развития персонализированной медицины в РФ и целям национальных проектов в сфере здравоохранения. Ее ключевое преимущество — реализация принципа прицельной профилактики, при которой медицинские ресурсы фокусируются на конкретных пациентах с наивысшим риском, что повышает эффективность и экономическую обоснованность медицинской помощи.
На сегодняшний день в Приморье апробируется проект по внедрению калькулятора в пилотных государственных медицинских организациях. Срок окончания проекта - 30.04.2026.
В случае успешной реализации, проект будет масштабирован на региональном уровне.
Обучение модели проводилось на обширных данных, включающих более 100 видов показателей, таких как:
· развернутый клинический анализ крови;
· биохимический анализ крови;
· общий анализ мочи;
· коагулограмма.
В результате статистического отбора значимых предикторов была создана персонализированная формула расчета, включающая 14 ключевых параметров общего анализа крови, пол и возраст пациента. Доля корректно предсказанных моделью случаев достигла 96,7%.
Практическая реализация
Разработчики предлагают внедрить модель в виде персонализированного калькулятора риска, интегрированного в медицинские информационные системы. Как только результаты анализов пациента поступают в систему, автоматически вычисляется его индивидуальная вероятность летального исхода. Это позволяет врачам заблаговременно, до критического ухудшения состояния, идентифицировать пациентов из групп высокого риска и назначить им целевые профилактические мероприятия.
Значение для здравоохранения
Данная система полностью соответствует стратегическим задачам развития персонализированной медицины в РФ и целям национальных проектов в сфере здравоохранения. Ее ключевое преимущество — реализация принципа прицельной профилактики, при которой медицинские ресурсы фокусируются на конкретных пациентах с наивысшим риском, что повышает эффективность и экономическую обоснованность медицинской помощи.
На сегодняшний день в Приморье апробируется проект по внедрению калькулятора в пилотных государственных медицинских организациях. Срок окончания проекта - 30.04.2026.
В случае успешной реализации, проект будет масштабирован на региональном уровне.
