В Северо-Кавказском федеральном университете была разработана компьютерная программа, которая анализирует кардиограммы пациентов с целью определения наличия аритмии. Ученые стремятся использовать нейросеть для сокращения рутинной работы медицинского персонала и упрощения их обязанностей.
Проектом разработки данной программы занимаются молодые научные сотрудники кафедры математического моделирования факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н.И. Червякова СКФУ Мария Киладзе и Ульяна Ляхова, под руководством заведующего кафедрой Павла Ляхова.
«Нейронные сети обладают колоссальным ресурсом оптимизации трудозатрат в самых разных сферах профессиональной деятельности. Эти разработки перспективны для ряда отраслей, в том числе сельского хозяйства, построению прогнозов в экономике, робототехнике и т.д. Наши ученые работают одновременно в нескольких направлениях в области искусственного интеллекта, в том числе, нейросетей. Уверен, что внедрение разработки ученых СКФУ в медицинскую практику способно повысить качество и скорость обработки информации», — прокомментировал ректор СКФУ Дмитрий Беспалов.
В СКФУ было разработано программное обеспечение для анализа электрокардиограмм, которое использует нейронные сети. Ученым удалось настроить оптимальное сочетание этих сетей, что дало максимальную эффективность. Для обучения модели программы был использован набор проверенных данных, состоящий из кардиограмм пациентов. Исследователи, соблюдая медицинскую этику, не имели доступа к персональной информации о пациентах, чьи анализы были использованы. У них были только анонимные данные с точными диагнозами, а также метаданные, такие как возраст, пол и другие аспекты, необходимые для точной диагностики медиками.
«Нам удалось найти удачную архитектуру, которая позволила получить более высокий процент точности корректных распознаваний кардиограмм, соответствующих человеку со здоровом сердцем и больному аритмией, — рассказывает заведующий кафедрой математического моделирования факультета математики и компьютерных наук СКФУ Павел Ляхов — «Записи, которые мы использовали, проверены и размечены экспертами. Нейросеть обучалась на большом количестве историй болезней. Теперь на основе этого она строит математические связи и пытается предугадывать заболевания и самостоятельно ставить диагноз».
Ученые СКФУ создали мультимодальную разработку, которая включает несколько нейросетей. Одна из подсистем анализирует результаты кардиограммы, после чего сигнал подвергается математической обработке, чтобы устранить шумы. Другая нейросеть изучает метаданные. Путем совместного вычисления результатов двух подсистем формируется вердикт, который может помочь медикам в диагностировании патологий.
Важно отметить, что разработанная программа не предназначена для самодиагностики или самолечения. Она является вспомогательным инструментом для профессионалов, который помогает подтвердить или опровергнуть их предположения и освободить их от рутинной работы.
Научная разработка уже привлекла внимание кардиологов и медиков. Основное препятствие для внедрения системы на практике — это нормативные акты в области медицины. В законодательстве пока не определено, как регулировать диагностику пациентов с использованием нейронных сетей. Однако, согласно заявлению создателей разработки, подобное программное обеспечение в настоящее время имеет наибольшие перспективы в медицине по всему миру, так как оно может существенно повысить эффективность здравоохранения.
Итогом работы ученых стало разработанное и зарегистрированное программное обеспечение «Мультимодальная нейросетевая система обработки метаданных и сигналов электрокардиограммы для определения аритмии сердца».
