Как ИИ помогает в педиатрии
ИИ в педиатрии — это набор конкретных инструментов, которые уже сейчас помогают: распознавать пневмонию по снимкам, раньше заметить сепсис и даже оценивать риск слепоты у недоношенных детей. «Кальций» отобрал 5 самых интересных исследований. И вместе с врачом и автором телеграм-канала «Шура, выручай» Александрой Жуковской разобрался, насколько эти решения будут полезны детям и родителям.
Приложение для скрининга желтухи у новорожденных
Исследователи разработали и валидировали смартфон-приложение, которое по анализу цвета кожи нескольких зон оценивает уровень билирубина у новорожденных. Желтуха у младенцев — частая причина тревоги, визитов к врачу и сдачи крови. Если скрининг можно сделать проще и дешевле, это снижает нагрузку на семьи и клиники. Ключевое здесь — качество съемки/освещения и корректность калибровки, поэтому внедрение требует протокола и контроля.
Инструмент может быть полезен в условиях ограниченного ресурса, но в развитых системах здравоохранения рискует создать больше проблем. Больше не всегда значит лучше, особенно в медицине. В мире современных технологий мы чаще забываем, что для диагностики намного важнее история болезни, общее самочувствие и клиническая картина, а не отдельно взятые показатели.
ИИ против детской пневмонии
Исследование в PLOS Digital Health описывает разработку и валидацию модели, которая распознает пневмонию у детей на рентгенограммах грудной клетки; данные собирали в нескольких центрах в Нигерии. Детская пневмония — одна из ключевых причин заболеваемости/смертности, а качественная интерпретация снимков может быть недоступна там, где не хватает рентгенологов. Модель на локальных данных — это попытка уйти от проблемы ИИ в медицине: «учили в одной стране — применяем в другой».
Модель для измерения риска сепсиса у детей в стационаре
Авторы разработали и валидировали модели машинного обучения, которые оценивают вероятность развития сепсиса у ребенка в ближайшие 48 часов. При сепсисе счет часто идет на часы: чем раньше распознали ухудшение и начали лечение, тем лучше прогноз. Идея таких моделей — дать врачу «фору» до того, как ситуация станет очевидной по классическим признакам.
ИИ для предсказания риска аутизма у младенцев по видео
Исследователи обучили модель компьютерного зрения анализировать короткие видео с младенцами (движения, микромоторика, поведенческие паттерны) и оценивать риск расстройства аутистического спектра задолго до стандартного клинического диагноза. Надежная диагностика РАС часто происходит в 3—4 года и позже.
Но известно, что ранние поведенческие маркеры появляются раньше. Если ИИ помогает заметить риск на более раннем этапе, можно раньше направить семью к специалистам и запустить поддержку. Это не «диагноз по видео», а скрининговый инструмент риска. Он не заменяет клиническую оценку и требует проверки на разных популяциях и условиях съемки.
ИИ для предотвращения слепоты недоношенных детей
В журнале Eye (Nature portfolio) описана система, которая по снимкам сетчатки классифицирует степени ретинопатии недоношенных. Ретинопатия недоношенных — ведущая причина предотвратимой слепоты у детей. Скрининг требует экспертов, которых часто не хватает, а сроки критичны. Алгоритм может помочь быстро выделять тех, кому нужно срочно к специалисту. Для безопасного внедрения важны: качество снимков, стабильность работы на разных камерах/клиниках и понятные правила, кто и как принимает финальное решение
С одной стороны, ИИ может существенно облегчить жизнь. Но есть один существенный минус — чем больше у родителей инструментов для диагностики и мониторинга, тем больше тревоги и лишних переживаний. Парадоксальным образом то, что должно облегчить жизнь, на практике зачастую создает еще больше проблем на пустом месте.
