Проф. Арман Постаджиян, началник на отделение по кардиология в МБАЛ "Св. Анна"-София: Данните са важни!

   ©  Надежда Чипева
   ©  Надежда Чипева

КОМПАНИЯТА Sqilline е софтуерна компания, предлагаща технологични решения в областта на здравеопазването. Изработеният от тях аналитичен софтуер Danny Platform® предоставя в реално време обобщени анализи на здравни данни. Платформата използва собствени алгоритми за машинно самообучение и методология за прецизиране на получената информация. Благодарение на възможностите, които предлага софтуерът, у нас беше проведено първото по рода си кардиологично проучване, проследяващо разпространението и заболеваемостта от фамилна хиперхолестеролемия. В него се включиха водещи кардиолози, сред които и проф. Арман Постаджиян.

ПРОФИЛ: Проф. Арман Постаджиян е началник на отделение по кардиология в МБАЛ "Св. Анна"в София. Той е председател на Българската лига по хипертония от 1999 г. и участник вмеждународните проучвания EPOGH (European Projectin Genesin Hypertension) и HYVET(Hypertension in Very Elderly Patients Trial). Член и бивш председател на Дружество на кардиолозите в България. Национален координатор за България на FHStudy Collaboration на Европейското дружество по атеросклероза.

Проф. Постаджиян, участвахте в изготвянето на национално проучване посветено нафамилната хиперхолестеролемия. Защо беше важно да се проведе подобноизследване и какво показа то?

Това е заболяване, което предава в поколението генетична мутация, нарушава нормалната обмяна на холестерола и повишава екстремно нивата на лошия холестерол. Това довежда до натрупването му в съдовата стена и най-често води до съдови инциденти като инфаркт и инсулт. Важно е заболяването да бъде рано диагностицирано, защото ако човек е информиран, че негов родственик е загинал от подобно заболяване, той може да се изследва рано и да предотврати бъдещ сърдечно-съдов инцидент. С настоящото изследване ние прегледахме 10 000 епикризи на хоспитализирани с остър инцидент - било то инфаркт, инсулт или периферно-съдова болест. Според получените резултати - честотата на фамилната хиперхолестеролемия е 6,5%. Основната идея беше да се опитаме да разберем какви са характеристиките на българските пациенти за това заболяване. Оказа се, че това са най-често млади хора с твърде високи нива на лошия холестерол от порядъка на LDL-C 4,2 mmol/l средна стойност, фамилна история и вече реализирани съдови инциденти в миналото.

На база на какъв алгоритъм бяха извлечени данните от проучването, за да стигнете доподобни резултати и как те биха били полезни в практиката ви?

Данните са получени на база документацията от 5 университетски болници в различниобласти у нас. Ние използвахме софтуера Danny Platform ® и специалния алгоритъм отспектъра на изкуствения интелект, който Sqilline разработиха, за да структурираме получената информация на база критериите на Холандската липидна мрежа (Dutch Lipid Network Criteria Score), с които се изчислява до голяма вероятност дали даден пациент е носител на гена на FH. В нашето проучване и публикация става дума за данни, които касаят разпространението и честотата на самото заболяването у нас. Благодарение на тях ние получаваме важна информация от гледна точна на обичайната си практика и това е добър пункт да помислим за допълнителни инициативи в тази посока така че тези случаи да бъдат по-точно и по-рано откривани.

Как имплементирането на подобни технологични решения в здравеопазването помага на лекарите и пациентите?

Подобни решения ни подсказват, че пациентът въпреки лечението не достига достатъчно ниски нива на лош холестерол, за да няма риск от остър инцидент. Важно е да се помисли за имплементирането на проспективен вариант на такъв алгоритъм, т.е.проследяване на болните по време на хоспитализацията - по този начин ще може да се направи ранна диагностика и превенция на последващи усложнения. Така създаденият

алгоритъм автоматично ще изчислява точките и ще предлага готов резултат на лекуващия лекар, за да може да се вземе информирано решение относно лечението. Всякакъв вариант на осмисляне на съществуващи данни ще подпомага медицинския специалист.

Още от Капитал