Student vytvořil revoluční matematický model, který předpovídá hrozící infarkt

Model se naučil hledat souvislosti ve zdravotní dokumentaci pacientů s pomocí umělé inteligence (AI). S ní prošel Rabatin neuvěřitelných 122 milionů lékařských záznamů pojištěnců z ČR. Umělá inteligence se přitom naučila v nich najít rizikové faktory vedoucí k infarktu. Ten ročně v Česku postihne zhruba 40 tisíc lidí, přičemž čtvrtina z nich umírá.

Rabatin vytvořil svůj matematický model coby součást diplomové práce. Nemá zatím žádné pojmenování, je ale natolik inovativní, že diplomka i s celým postupem podléhá utajení.

„Již ale hledáme cesty k tomu, aby se používal v praxi. Pracovat s ním budou zdravotní pojišťovny, nikoli lékaři,“ prozradil Novinkám Rabatin. Pouze pojišťovny totiž mají ucelenou zdravotní dokumentaci daného pojištěnce, kterou nemusí mít lékař k dispozici.

V praxi by to mohlo vypadat tak, že model v pojišťovně upozorní na hrozící infarkt. Následně bude pojištěnec pozván k lékaři a společně budou hledají způsob, jak hrozícímu kolapsu zabránit.

„V první řadě je prevence mnohem výhodnější pro pacienta. Můžeme se pokusit selhání zabránit. Navíc je tato prevence mnohem levnější než péče o pacienta se srdečním selháním bojujícím o život. Rozdíly jsou v desetitisících korunách,“ uvedl Rabatin.

Při vývoji metody postupoval tak, že ve spolupráci s kardiology zpracoval 55 gigabytů anonymizovaných dat lékařských záznamů, ze kterých vybral přes 122 milionů vhodných údajů od celkem 471 tisíc plnoletých pojištěnců. Následně mezi daty pomocí více než stovky dílčích matematických modelů zahrnujících různé předpovědní metody hledal souvislosti.

Na jejich základě pak Rabatin vytvořil finální model. Jeho přesnost je 24,29 procenta, což odborníci považují za senzaci. Znamená to, že model by byl schopen v české populaci pomocí již existujících a dostupných lékařských záznamů úspěšně identifikovat celou čtvrtinu pacientů, kteří dostanou infarkt. Zbývající tři čtvrtiny pacientů v populaci, kteří infarkt také dostanou, nemají dostatek lékařských záznamů, vyšetření a testů, aby je mohl model propočítat.

Ke každým dvěma pacientům, které model určí a kterým se infarkt najisto nevyhne, model navíc nepřesně určí i jednoho pacienta, jenž infarkt nakonec nedostane. Tohoto pacienta s falešně předpovězeným infarktem však lze vyloučit jednoduchým lékařským vyšetřením a zbývajícím dvěma pacientům s jasnou předpovědí infarktu nasadit vhodnou preventivní léčbu.

„Jsem rád, že moje práce má skutečný přínos,“ uvedl Rabatin. Ten se nyní stal absolutním vítězem 6. ročníku soutěže Cena Atlas Copco Services, která oceňuje tvůrce nejlepších tuzemských diplomových prací s ekonomickou tematikou.