ПРИМЕНЕНИЕ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНОЙ ДИАГНОСТИКИ
ТИПОВ САХАРНОГО ДИАБЕТА
Authors: Шульпекова Н. В. , Голодников И. И. , Кононенко И. В. , Никонова Т. В. , Шестакова М. В. 
Published: July 2023

Дифференциальная диагностика типов сахарного диабета (СД) наиболее актуальна в группе молодых

взрослых пациентов (18-45 лет), у которых могут манифестировать как классический СД 1 типа (СД1)

и СД 2 типа (СД2), так и сложно классифицируемые LADA и MODY, имеющие черты одновременно и СД1,

и СД2. У 7-26% молодых взрослых пациентов тип СД определен неправильно. Выполнение молекулярно-

генетического (МГИ) и иммунологического анализа, определение уровня С-пептида всем без исключения

пациентам повлечет неоправданные затраты, эти исследования часто труднодоступны, в связи с чем

предпринимаются многочисленные попытки разработки алгоритмов машинного обучения (МО) для диф-

ференциальной диагностики типов СД.

ЦЕЛЬ: проанализировать особенности алгоритмов дифференциальной диагностики типов СД на основе

МО, представленных в литературных источниках.

МАТЕРИАЛЫ И МЕТОДЫ: поиск информации проводился в базах PubMed, Google Scholar, проана-

лизированы публикации с 2010 по 2022 год. Использованы медицинские предметные рубрики diabetes

mellitus, differential diagnosis, classification, machine learning, artificial intelligence в различных комбинациях

с применением логических операторов OR и AND.

РЕЗУЛЬТАТЫ: найдено 12 публикаций, посвященных дифференциальной диагностике СД с помо-

щью МО. Алгоритмы Lynam (2020), Qureshi (2017), Romantschuk, (2021), Wang (2017), Nooney (2020), Lo-

Ciganic (2011) ориентированы на дифференциальную диагностику лишь СД1 и СД2. Для диагностики

LADA предложены алгоритмы Wang (2021), Cheheltani (2022), Miller (2021), MODY – алгоритмы Mulligan

(2021). Единственный алгоритм классификации пациентов по группам СД1, СД2, ГСД, LADA, MODY, - это

многослойный персептрон Mainenti и соавт., 2020, однако, в его разработке не участвовали практикующие

эндокринологи, а имеющиеся диагнозы принимались как заведомо истинные, что могло привести к по-

вторению алгоритмом тех же ошибок, которые совершаются в рутинной практике.

В качестве входных параметров часто использовались пол, возраст в дебюте СД, ИМТ, антитела

к β-клеткам, липидный профиль, HbA1c, семейный анамнез. Наиболее популярны алгоритмы на основе

«дерева решений», методы логистической регрессии, k-ближайших соседей, опорных векторов, ансамбли,

нейросети. Размер обучающих выборок в основном был небольшим и составлял от 213 до 2224 человек,

и лишь в двух алгоритмах использовано более 100 тысяч и 700 тысяч записей. Алгоритмы в основном име-

ли высокие показатели точности, полноты, чувствительности, специфичности (>85%), но все они имеют

ограничения, например, по возрасту, спектру типов СД.

ВЫВОДЫ: разработанные зарубежными исследователями алгоритмы для определения типа СД об-

ладают рядом существенных недостатков и не находятся в открытом доступе. Использование в каче-

стве входных данных высокоспецифичных маркеров того или иного типа СД (например, уровня антител

к β-клеткам) лишает практического смысла использование алгоритмов в качестве системы поддержки при-

нятия врачебных решений в первичном звене. Актуальна разработка алгоритма МО, способного с высокой

вероятностью определять тип СД на основе лишь анамнестических, клинических данных и результатах

рутинных анализов и выделять когорту пациентов, которые нуждаются в проведении МГИ и иммунологи-

ческого исследования.