Ученые из Университета Дикина (Австралия) и Васитского университета (Ирак) нашли способ прогнозировать автономную кардиальную нейропатию (АКН) с помощью машинного обучения. В ходе исследования их ML-модель показала точность 87%.

АКН — осложнение сахарного диабета, которое характеризуется нарушением регуляции сердечной деятельности и тонуса сосудов. Этот недуг становится все более распространенным, но все еще сложно диагностируется.

Ученые взяли набор данных австралийской исследовательской инициативы по скринингу осложнений диабета, который включал 200 тестов, проведенных на более чем 2000 человек с диабетом 2 типа. Были собраны данные о функциях периферической нервной системы, кардиоваскулярные тесты Юинга, биохимические анализы крови, демографическая информация и истории болезни. Для обучения использовали 90% данных, а 10% — для проверки модели.

Среди 237 человек, на которых модель проверялась, у 105 был диагностирован АКН на ранних стадиях, а остальные 132 были здоровы. Модель показала точность 87% .

Ученые отмечают, что их модель машинного обучения может прогнозировать возникновение АКН у пациентов с диабетом и обнаруживать АКН на ранней стадии с помощью текстов Юинга.

Сердечно-сосудистые рефлекторные тесты, предложенные Юингом, оценивают парасимпатическую систему (реакцию частоты сердечных сокращений на глубокое дыхание, стояние и пробу Вальсальвы) и симпатическую нервную систему (реакцию артериального давления на переход из положения лежа в положение стоя и продолжительное рукопожатие).

Фото: Unsplash