Исследование демонстрирует, как модель машинного обучения позволяет провести целевой скрининг Lp(a)

Фонд Family Heart Foundation опубликовал новое исследование в журнале JACC: Advances, демонстрирующее, как его модель машинного обучения FIND Lp(a) может выявить людей с атеросклеротическим сердечно-сосудистым заболеванием (ASCVD), у которых более вероятно высокое содержание липопротеина(a) — или Lp(a).

Модель уже была успешно развернута в пяти крупных американских системах здравоохранения, участвующих в программе FIND Lp(a), целью которой является активизация скрининга Lp(a). Высокая точность модели поддерживает целевой скрининг Lp(a) как практический подход для систем здравоохранения, работающих над внедрением рекомендованного универсального скрининга.

Исследование "FIND Lp(a) MLM: Целевое обогащение скрининга повышенного липопротеина(a) при атеросклеротическом сердечно-сосудистом заболевании" описывает разработку и первоначальную валидацию модели машинного обучения FIND Lp(a) с использованием базы данных Family Heart.

Пациенты, выявленные моделью, были более чем в 2,2 раза чаще имели высокий уровень Lp(a) (≥ 125 нмоль/л) по сравнению с общей популяцией людей с ASCVD в базе данных Family Heart, что демонстрирует способность модели помочь системам здравоохранения определить приоритеты скрининга Lp(a) для пациентов, у которых наиболее вероятен высокий уровень Lp(a). В настоящее время проводится дополнительная валидация с использованием ретроспективных и перспективных данных системы здравоохранения.

"Хотя недавно выпущенные американские рекомендации по дислипидемии рекомендуют скрининг Lp(a) для всех взрослых, интеграция этого в обычную клиническую практику займет много лет, если не десятилетий", — сказала Дайан Макдугалл, вице-президент по исследованиям в Фонде Family Heart Foundation и главный автор исследования.

"Модель FIND Lp(a) поддерживает целевой скрининг, помогая выявить людей, у которых наиболее вероятен высокий уровень Lp(a), ускоряя принятие универсального скрининга и создавая больше возможностей для людей с высоким уровнем Lp(a) и их медицинских бригад управлять сердечно-сосудистым риском."

Высокий уровень Lp(a) является независимым, генетически обусловленным фактором риска сердечно-сосудистого заболевания. Осведомленность о Lp(a) остается низкой среди клиницистов, администраторов систем здравоохранения, плательщиков и населения. Несмотря на доказательства того, что у 1 из 5 человек высокий уровень Lp(a), 99% людей в США никогда не проходили скрининг на Lp(a).

Модель машинного обучения FIND Lp(a) является центральным компонентом программы улучшения качества Flag, Identify, Network and Deliver Фонда Family Heart Foundation, которая использует машинное обучение и данные электронных медицинских записей для выявления взрослых, у которых может быть высокий уровень Lp(a).

Системы здравоохранения, внедряющие программу FIND Lp(a), предлагают скрининг лицам, выявленным через программу; те, у кого обнаружен высокий уровень Lp(a), получают помощь и приглашаются к сотрудничеству с Фондом Family Heart Foundation для получения дополнительного образования и поддержки.

Через свою сеть совместного обучения фонд и пять партнеров по системам здравоохранения перспективно валидируют реальную эффективность модели машинного обучения FIND Lp(a) MLM, одновременно обмениваясь передовым опытом и разрабатывая устойчивые подходы к скринингу и уходу при Lp(a).

В то время, когда большинство инициатив с моделями машинного обучения никогда не достигают успешного развертывания, проект FIND Lp(a) MLM представляет уникальное достижение в практическом применении машинного обучения и прогностической аналитики к клинической практике.