В рамках программы «мегагрантов» в Санкт-Петербургском государственном университете под руководством ведущего ученого Хеденмальма Пера Яна Хокана ведутся исследования, направленные на диагностику туберкулеза и саркоидоза.
С помощью подхода к машинному обучению, комбинирующего символьную регрессию и последующую многокритериальную оптимизацию чувствительности и специфичности методом роя частиц, сотрудниками лаборатории “Вероятностные методы в анализе” был получен эффективный алгоритм дифференциальной диагностики туберкулеза и саркоидоза по концентрациям иммунных клеток крови различных типов. Саркоидоз – это гранулематозное заболевание, более редкое, чем туберкулез, похожее на него по симптоматике (в том числе изменениями в легких), но при этом не заразное и требующее абсолютно другого лечения. Трудности, возникающие в процессе диагностики, связаны с отсутствием патогномоничных клинико-рентгенологических и морфологических признаков заболевания, что приводит к высокому числу диагностических ошибок, несмотря на внедрение новых методов диагностики. Таким образом, вопрос, как в потоке больных туберкулезом находить тех, кто на самом деле болен саркоидозом, и назначать им адекватное лечение, более чем актуален. С помощью символьной регрессии была найдена математическая модель, в которой, помимо прочего, учитывается тонкий баланс между концентрациями иммунных клеток Bm2 и CD5−CD27−, оказавшийся чрезвычайно значимым (см. рис. 1). Затем для построения максимально эффективного алгоритма была использована многокритериальная оптимизация чувствительности и специфичности по параметрам модели методом роя частиц. Финальный алгоритм дифференциальной диагностики представлен на рис. 2, а его численные характеристики – в таблице 1.
С помощью подхода к машинному обучению, комбинирующего символьную регрессию и последующую многокритериальную оптимизацию чувствительности и специфичности методом роя частиц, сотрудниками лаборатории “Вероятностные методы в анализе” был получен эффективный алгоритм дифференциальной диагностики туберкулеза и саркоидоза по концентрациям иммунных клеток крови различных типов. Саркоидоз – это гранулематозное заболевание, более редкое, чем туберкулез, похожее на него по симптоматике (в том числе изменениями в легких), но при этом не заразное и требующее абсолютно другого лечения. Трудности, возникающие в процессе диагностики, связаны с отсутствием патогномоничных клинико-рентгенологических и морфологических признаков заболевания, что приводит к высокому числу диагностических ошибок, несмотря на внедрение новых методов диагностики. Таким образом, вопрос, как в потоке больных туберкулезом находить тех, кто на самом деле болен саркоидозом, и назначать им адекватное лечение, более чем актуален. С помощью символьной регрессии была найдена математическая модель, в которой, помимо прочего, учитывается тонкий баланс между концентрациями иммунных клеток Bm2 и CD5−CD27−, оказавшийся чрезвычайно значимым (см. рис. 1). Затем для построения максимально эффективного алгоритма была использована многокритериальная оптимизация чувствительности и специфичности по параметрам модели методом роя частиц. Финальный алгоритм дифференциальной диагностики представлен на рис. 2, а его численные характеристики – в таблице 1.
Рисунок 1. Значимость баланса между иммунными клетками Bm2 и CD5−CD27−.
Рисунок 2. Алгоритм дифференциальной диагностики саркоидоза и туберкулеза по иммунным клеткам крови.
Таблица 1. Характеристики алгоритма дифференциальной диагностики туберкулеза и саркоидоза.