Профессор, заведующий кафедрой госпитальной терапии СПбГУ, главный врач группы клиник «Согаз медицина» Андрей Обрезан и врач-кардиолог Международного медицинского центра «Согаз» Тимур Абдуалимов предложили новый способ определения риска развития осложнений у пациентов с болезнями сердца. Он основан на использовании нейросети — метода машинного обучения, смоделированного на основе обработки больших объемов информации. Результаты исследования опубликованы в журнале «Вестник СПбГУ. Медицина».
Искусственный интеллект изучил данные 130 пациентов из тестовой группы в возрасте от 31 года до 89 лет. В базу данных были внесены возраст, пол, диагноз, особенности патологии, наличие или отсутствие сопутствующих заболеваний, отягощенная наследственность, вредные привычки, а также результаты электрокардиограмм. Затем нейросеть изучила полученную информацию и определила, кто из пациентов с большей вероятностью столкнется с поражениями основных коронарных артерий и ишемической болезнью сердца.
Параллельно с этим для исследования пациентов были задействованы и обычные методы - суточный мониторинг ЭКГ и компьютерная коронароангиография.
В итоге выяснилось, что с задачей нейросеть справилась лучше, чем традиционные методы диагностики. Например, выявляя ишемию миокарда, искусственный интеллект добился точности в 93 %, в то время как суточный мониторинг ЭКГ— только 87 %.
«Результаты наших тестов доказали высокий потенциал практического применения методов машинного обучения в клинической практике»,— пояснил Андрей Обрезан.
Ученые намерены продолжить работу над внедрением нейросетей в медицинскую практику. Ожидается, что ранняя точная диагностика и оценка прогноза с помощью искусственного интеллекта помогут сократить количество сердечно-сосудистых заболеваний.
Источник изображения: ru.123rf.com
