Созданная в МГУ ИИ-система для прогнозирования доз инсулина требует доработки

Ученые из научной школы МГУ предложили новую методику прогнозирования доз инсулина для пациентов с диабетом 1-го типа. Система, созданная с использованием искусственного интеллекта, повышает точность лечения и снижает риски гипо- и гипергликемии.

Сахарный диабет 1-го типа — хроническое заболевание, требующее постоянного контроля уровня сахара в крови и точных инъекций инсулина. Ошибки в дозировке могут привести к опасным последствиям, что усложняет жизнь пациентов. Задача новой методики — предсказать правильную дозу инсулина, адаптированную под индивидуальные особенности пациента.

Команда исследователей под руководством профессора факультета ВМК МГУ Василия Фомичева создала систему, которая прогнозирует оптимальные дозы пролонгированного инсулина. Она использует технологии машинного обучения и нейронных сетей, а также данные пациентов: уровни глюкозы и информацию об инъекциях инсулина.

Профессор Василий Фомичев считает, что эта система может помочь людям с диабетом 1 типа избежать резких колебаний уровня сахара во время сна.

Точность моделей позволяет использовать их для прогнозирования доз пролонгированного инсулина у пациентов с диабетом 1 типа. Такие модели можно внедрить в приложения для мониторинга уровня глюкозы в крови и другие медицинские устройства, чтобы они предоставляли рекомендации по дозировке инсулина на основе текущих показателей.

Система работает благодаря алгоритмам искусственного интеллекта: деревьям решений, градиентному бустингу и методу опорных векторов. В основе метода — несколько архитектур нейронных сетей, которые помогают системе учиться на медицинских данных и становиться точнее.

Тестирование показало, что прогнозы оптимальных доз инсулина точные. Но все модели не учитывают физическую нагрузку накануне и возможность синдрома Сомоджи — состояния гипергликемии из-за завышенных доз инсулина длительного действия. Это требует дополнительных исследований.

Проект МГУ показывает потенциал искусственного интеллекта в медицине и открывает новые горизонты в персонализированной терапии.

Результаты исследования опубликованы в Вестнике МГУ.

04.11.2024