Коллеги, приветствуем!
Хотим поделиться нашим новым исследованием, которое находится на стыке лабораторной диагностики и искусственного интеллекта.
В чем суть?
Мы попытались предсказать дефицит общего тестостерона у мужчин (<12 нмоль/л) не по узкоспециализированным тестам, а по рутинным данным диспансеризации: ОАК, СОЭ, холестерин, глюкоза и возраст.
Что получилось?
Наша модель, построенная с помощью AutoML, показала точность (AUC ROC) 0,65 (или 65 %). Это неплохой старт, но недостаточно для клинического применения. Стало ясно, что для точного прогноза рутинных данных маловато. Ключ к успеху, мы уверены, - в добавлении таких параметров, как ИМТ и других стандартных биохимических маркеров, которые проходят через лаборатории каждый день.
Лаборатория - это не просто «сервисный центр» по выдаче результатов. Это кладезь данных для настоящих научных открытий. Именно вы, зная всю палитру показателей и их взаимосвязей, можете стать движущей силой в создании по-настоящему точных диагностических и прогностических моделей.
Будем рады вопросам и сотрудничеству 🤝
Хотим поделиться нашим новым исследованием, которое находится на стыке лабораторной диагностики и искусственного интеллекта.
В чем суть?
Мы попытались предсказать дефицит общего тестостерона у мужчин (<12 нмоль/л) не по узкоспециализированным тестам, а по рутинным данным диспансеризации: ОАК, СОЭ, холестерин, глюкоза и возраст.
Что получилось?
Наша модель, построенная с помощью AutoML, показала точность (AUC ROC) 0,65 (или 65 %). Это неплохой старт, но недостаточно для клинического применения. Стало ясно, что для точного прогноза рутинных данных маловато. Ключ к успеху, мы уверены, - в добавлении таких параметров, как ИМТ и других стандартных биохимических маркеров, которые проходят через лаборатории каждый день.
Лаборатория - это не просто «сервисный центр» по выдаче результатов. Это кладезь данных для настоящих научных открытий. Именно вы, зная всю палитру показателей и их взаимосвязей, можете стать движущей силой в создании по-настоящему точных диагностических и прогностических моделей.
Будем рады вопросам и сотрудничеству 🤝
👍16🔥12
Forwarded from АНАЛИТИКА | IVD продукция
Финальная конференция этого года! Мы едем в Астрахань. 🚛
Аналитическая конференция для специалистов КДЛ, врачей-клиницистов и организаторов здравоохранения пройдет:
📅 13 ноября | Астрахань
📍 Гостиница «Астраханская», ул. Ульяновых 6/10
☕️ Сбор участников и приветственный кофе — с 08:45
🎙 В программе ведущие эксперты лабораторной медицины России:
👩⚕️ Татьяна Долгих, д.м.н., профессор, секретарь Профильной комиссии Минздрава РФ
📚 Темы:
— «Нормативно-правовое обеспечение диагностического процесса. Что надо знать?»
— «Потенциал современной лаборатории для диагностики инфекционных заболеваний»
👩⚕️ Алла Шабалина, д.м.н., ФГБНУ «НЦ неврологии» (Москва, онлайн)
🧬 «Актуальные вопросы диагностики аутоиммунных заболеваний в неврологии»
👨⚕️Александр Новиков, д.б.н., МКНЦ им. А.С. Логинова, доцент РНИМУ им. Н.И. Пирогова
🧫 «Диагностика актуальных аутоиммунных патологий:
от “хорошей лабораторной практики” — к верному диагнозу»
🧑⚕ Светлана Фомичева, к.м.н., медицинский советник ЗАО «АНАЛИТИКА»
🌍 «Мультисистемные нарушения в эпоху постковида — возможности и перспективы лабораторной диагностики»
💻 Регистрация и программа доступны на сайте.
🎉 До встречи на конференции в Астрахани!
____
#ЗАОАНАЛИТИКА #конференция #Астрахань #КДЛ #лабораторнаямедицина #LabLife
Аналитическая конференция для специалистов КДЛ, врачей-клиницистов и организаторов здравоохранения пройдет:
📅 13 ноября | Астрахань
📍 Гостиница «Астраханская», ул. Ульяновых 6/10
☕️ Сбор участников и приветственный кофе — с 08:45
🎙 В программе ведущие эксперты лабораторной медицины России:
👩⚕️ Татьяна Долгих, д.м.н., профессор, секретарь Профильной комиссии Минздрава РФ
📚 Темы:
— «Нормативно-правовое обеспечение диагностического процесса. Что надо знать?»
— «Потенциал современной лаборатории для диагностики инфекционных заболеваний»
👩⚕️ Алла Шабалина, д.м.н., ФГБНУ «НЦ неврологии» (Москва, онлайн)
🧬 «Актуальные вопросы диагностики аутоиммунных заболеваний в неврологии»
👨⚕️Александр Новиков, д.б.н., МКНЦ им. А.С. Логинова, доцент РНИМУ им. Н.И. Пирогова
🧫 «Диагностика актуальных аутоиммунных патологий:
от “хорошей лабораторной практики” — к верному диагнозу»
🧑⚕ Светлана Фомичева, к.м.н., медицинский советник ЗАО «АНАЛИТИКА»
🌍 «Мультисистемные нарушения в эпоху постковида — возможности и перспективы лабораторной диагностики»
💻 Регистрация и программа доступны на сайте.
🎉 До встречи на конференции в Астрахани!
____
#ЗАОАНАЛИТИКА #конференция #Астрахань #КДЛ #лабораторнаямедицина #LabLife
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Машинное обучение прогнозирует уровень BNP по данным диспансеризации
Коллеги, представляем вашему вниманию интересное исследование, показывающее, как данные, которые ежедневно проходят через наши лаборатории, могут быть использованы для прогнозирования риска сердечной недостаточности.
Суть работы:
На ретроспективных данных 780 пациентов была разработана модель машинного обучения. Её задача - прогнозировать повышенный уровень мозгового натрийуретического пептида (BNP >35 пг/мл и >100 пг/мл) на основе рутинных показателей диспансеризации.
Что использовала модель из наших данных?
Помимо пола и возраста, модель анализировала:
- ОАК: лейкоциты, эритроциты, тромбоциты, RDW, MCHC, нейтрофилы, моноциты.
- Биохимия: глюкоза, общий холестерин.
Результат:
Модель показала высокую предсказательную способность с AUC-ROC ~0.75. Это доказывает, что даже стандартный набор тестов содержит скрытые паттерны, указывающие на риск сердечной недостаточности.
Почему это важно для нас?
Это наглядный пример того, как лабораторные данные становятся ключевым элементом в предиктивной аналитике и скрининговых программах. Наша работа - не просто выдать точный результат, а стать частью более сложной системы, которая помогает выявлять пациентов группы риска на ранней стадии.
Что думаете? Видите ли вы потенциал в таком использовании лабораторных данных в своей практике?
Коллеги, представляем вашему вниманию интересное исследование, показывающее, как данные, которые ежедневно проходят через наши лаборатории, могут быть использованы для прогнозирования риска сердечной недостаточности.
Суть работы:
На ретроспективных данных 780 пациентов была разработана модель машинного обучения. Её задача - прогнозировать повышенный уровень мозгового натрийуретического пептида (BNP >35 пг/мл и >100 пг/мл) на основе рутинных показателей диспансеризации.
Что использовала модель из наших данных?
Помимо пола и возраста, модель анализировала:
- ОАК: лейкоциты, эритроциты, тромбоциты, RDW, MCHC, нейтрофилы, моноциты.
- Биохимия: глюкоза, общий холестерин.
Результат:
Модель показала высокую предсказательную способность с AUC-ROC ~0.75. Это доказывает, что даже стандартный набор тестов содержит скрытые паттерны, указывающие на риск сердечной недостаточности.
Почему это важно для нас?
Это наглядный пример того, как лабораторные данные становятся ключевым элементом в предиктивной аналитике и скрининговых программах. Наша работа - не просто выдать точный результат, а стать частью более сложной системы, которая помогает выявлять пациентов группы риска на ранней стадии.
Что думаете? Видите ли вы потенциал в таком использовании лабораторных данных в своей практике?
🔥11
Forwarded from West Medica
Как уменьшить количество рутины на преаналитическом этапе?
Расскажем об этом 11 ноября на нашем новом вебинаре — «От рутины к автоматизации: ваш путь к эффективной преаналитике».
В программе:
- Преаналитический этап в лаборатории
- Организация рабочего процесса
- Системы автоматического штрих-кодирования и дополнительное оборудование
В конце ответим на интересующие вас вопросы.
📅 11 ноября, вторник
🕒 10:00 МСК
Регистрация доступна по ссылке.
До встречи на вебинаре!
Расскажем об этом 11 ноября на нашем новом вебинаре — «От рутины к автоматизации: ваш путь к эффективной преаналитике».
В программе:
- Преаналитический этап в лаборатории
- Организация рабочего процесса
- Системы автоматического штрих-кодирования и дополнительное оборудование
В конце ответим на интересующие вас вопросы.
📅 11 ноября, вторник
🕒 10:00 МСК
Регистрация доступна по ссылке.
До встречи на вебинаре!
❤8🔥5
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Украшение Московской поликлиники к Новому году!
❗️Дорогие коллеги❗️
Сегодня мы рады анонсировать новый проект, посвящённый преаналитическому этапу лабораторного исследования
"Трудности преаналитики: ошибки и решения. Стремимся к идеалу".
Проект совместный: профессиональное Сообщество "Биологи КДЛ" и Екатерина Михайловна Кирилова (@katrolka), к.б.н., главный внештатный специалист по КЛД Министерства здравоохранения Воронежской области, вице-президент Ассоциации "Федерация лабораторной медицины", заведующая отделом лабораторной диагностики АУЗ "Воронежский областной клинический консультативно-диагностический центр", запускают серию публикаций о наболевшем.
О чём наш проект❓
В серии публикаций мы рассмотрим проблемы преаналитики, с которыми каждый из нас ежедневно сталкивается в своей профессиональной деятельности. Будут затронуты важные аспекты подготовки пациента к лабораторным исследованиям, ошибки взятия биологического материала на исследование, а также транспортировки и хранения.
Почему это важно❓
Основная цель преаналитического этапа - обеспечить стабильность компонентов биологического материала, взятого на исследование, и свести к минимуму влияние различных факторов на результаты исследования.
Как известно, преаналитический этап непосредственно обеспечивает точность и надёжность лабораторных исследований. Несмотря на внедрение современных автоматизированных аналитических систем, развитие искусственного интеллекта, интенсификации усилий по повышению квалификации медицинских работников, в лабораторной медицине продолжают регистрироваться ошибки, связанные с внелабораторным преаналитическим этапом. Это обусловлено тем, что внелабораторная часть преаналитического этапа включает в себя серию процедур (назначение лабораторных исследований, подготовку пациента, сбор, хранение и транспортировку биологического материала), которые требуют вовлечение большого количества персонала медицинских организаций и находятся вне поля зрения сотрудников лабораторий.
Первое опубликованное исследование о количестве ошибок на разных этапах лабораторного тестирования принадлежит P. Carraro и M. Plebani. Именно они в 1997 году показали, что большинство ошибок происходят на преаналитическом этапе (61,9%). Вряд ли сегодня у кого-то есть сомнения в том, что преаналитический этап является чемпионом по количеству ошибок лабораторного исследования.
Зачем этот проект❓
Помня, что лучше отсутствие результата, чем результат недостоверный, мы, в конечном счёте, видим цель нашего совместного проекта в повышении качества лабораторных исследований.
👍 Мы также предлагаем всем коллегам присоединиться к обсуждению случаев нарушения преаналитики, разобрать проблемы, с которыми вы сталкиваетесь в своей практике, наметить пути решения этих проблем.
Мы рады, что наш проект поддержан Ассоциацией "Федерация лабораторной медицины" (ФЛМ) и надеемся, что он станет интересным и полезным для вас, дорогие коллеги!
💻Публикации будут размещены в Сообществах:
✔️https://t.me/laboratoryandlife
✔️https://t.me/biology_kdl
✔️https://m.vk.com/club230085141
✔️https://m.vk.com/lab_online?from=groups
Сегодня мы рады анонсировать новый проект, посвящённый преаналитическому этапу лабораторного исследования
"Трудности преаналитики: ошибки и решения. Стремимся к идеалу".
Проект совместный: профессиональное Сообщество "Биологи КДЛ" и Екатерина Михайловна Кирилова (@katrolka), к.б.н., главный внештатный специалист по КЛД Министерства здравоохранения Воронежской области, вице-президент Ассоциации "Федерация лабораторной медицины", заведующая отделом лабораторной диагностики АУЗ "Воронежский областной клинический консультативно-диагностический центр", запускают серию публикаций о наболевшем.
О чём наш проект❓
В серии публикаций мы рассмотрим проблемы преаналитики, с которыми каждый из нас ежедневно сталкивается в своей профессиональной деятельности. Будут затронуты важные аспекты подготовки пациента к лабораторным исследованиям, ошибки взятия биологического материала на исследование, а также транспортировки и хранения.
Почему это важно❓
Основная цель преаналитического этапа - обеспечить стабильность компонентов биологического материала, взятого на исследование, и свести к минимуму влияние различных факторов на результаты исследования.
Как известно, преаналитический этап непосредственно обеспечивает точность и надёжность лабораторных исследований. Несмотря на внедрение современных автоматизированных аналитических систем, развитие искусственного интеллекта, интенсификации усилий по повышению квалификации медицинских работников, в лабораторной медицине продолжают регистрироваться ошибки, связанные с внелабораторным преаналитическим этапом. Это обусловлено тем, что внелабораторная часть преаналитического этапа включает в себя серию процедур (назначение лабораторных исследований, подготовку пациента, сбор, хранение и транспортировку биологического материала), которые требуют вовлечение большого количества персонала медицинских организаций и находятся вне поля зрения сотрудников лабораторий.
Первое опубликованное исследование о количестве ошибок на разных этапах лабораторного тестирования принадлежит P. Carraro и M. Plebani. Именно они в 1997 году показали, что большинство ошибок происходят на преаналитическом этапе (61,9%). Вряд ли сегодня у кого-то есть сомнения в том, что преаналитический этап является чемпионом по количеству ошибок лабораторного исследования.
Зачем этот проект❓
Помня, что лучше отсутствие результата, чем результат недостоверный, мы, в конечном счёте, видим цель нашего совместного проекта в повышении качества лабораторных исследований.
👍 Мы также предлагаем всем коллегам присоединиться к обсуждению случаев нарушения преаналитики, разобрать проблемы, с которыми вы сталкиваетесь в своей практике, наметить пути решения этих проблем.
Мы рады, что наш проект поддержан Ассоциацией "Федерация лабораторной медицины" (ФЛМ) и надеемся, что он станет интересным и полезным для вас, дорогие коллеги!
💻Публикации будут размещены в Сообществах:
✔️https://t.me/laboratoryandlife
✔️https://t.me/biology_kdl
✔️https://m.vk.com/club230085141
✔️https://m.vk.com/lab_online?from=groups
❤21🔥8👍7