Providence: ИИ-модель прогнозирует CLABSI в 56 учреждениях, AUC 0,93

Инфекции кровотока, связанные с центральными венозными катетерами (CLABSI), относятся к самым опасным и дорогим внутрибольничным инфекциям, особенно в реанимации. По данным Providence, в США фиксируют 250 000–500 000 случаев в год, каждый добавляет 30 000–50 000 долларов затрат и около 16 дней госпитализации. Раньше выявление зависело от ручного просмотра данных и запаздывающей отчётности: инфекцию обычно подтверждал посев крови спустя 48 и более часов после установки катетера. Специалисты по инфекционному контролю не видели ранних сигналов риска, и компания поставила задачу перейти от реактивного выявления к профилактике.

Providence создала модель машинного обучения для прогноза риска CLABSI. Она непрерывно отслеживает всех пациентов с центральными катетерами, выявляет факторы и паттерны, предшествующие инфекции, и в реальном времени оценивает риск в окне наибольшей опасности — первые 24–72 часа. Результаты выводятся на специальной панели для специалистов по инфекционному контролю: она показывает пациентов группы риска до начала инфекции и отправляет им оповещения для немедленных действий. По описанию компании, модель достигает AUC 0,93 при прежнем лучшем уровне около 0,82 и сбалансированной точности 85%.

Модель обучена на данных 83 000 пациентов и 1,3 млн клинических записей. Согласно описанию на сайте Providence Global Center, решение развёрнуто в 56 учреждениях Providence. Оно призвано обеспечить единое наблюдение по всей системе, повысить соблюдение элементов пакета профилактики CLABSI и дать врачам рекомендации до проявления симптомов. Источник не называет вендоров и сроки внедрения и не приводит данных о снижении числа случаев инфекции.