Нейросеть обучили диагностике сердечно-сосудистых заболеваний

Российские ученые разработали нейросеть, которая может распознавать сердечно-сосудистые заболевания по электрокардиограмме с точностью до 90%.

В большинстве случаев для диагностики проблем с сердцем применяют электрокардиограмму. Это эффективный способ, но у него есть существенный недостаток — врачи оценивают полученные данные с точностью от 65 до 70%.

Специалисты Северо-Кавказского федерального университета разработали систему, которая повышает точность диагностики мерцательной аритмии.

«Для более точной интерпретации сигналов мы используем предварительную цифровую обработку данных с помощью цифровых фильтров, спектрального анализа и некоторых других методов. Благодаря этому нам удалось существенно снизить шумы различной природы, искажающие сигнал электрокардиограммы. В результате мы смогли повысить точность интерпретации данных до 87,5%. У лучших зарубежных аналогов этот показатель достигает 79-83%», — рассказал руководитель проекта, кандидат физико-математических наук Павел Ляхов.

Для обучения нейросети специалисты СКФУ использовали открытую базу данных PhysioNet CinC Challenge. Сперва система изучила данные 976 кардиограмм, затем ей предложили 5 754 кардиограммы.

Применение новой технологии не требует специализированных технических средств и позволит повысить качество ранней диагностики проблем с сердцем.

«В перспективе мы хотим обобщить наш подход и применить его для обработки других биомедицинских сигналов, полученных с тела человека. Большой интерес для нас представляет и обработка мозговых сигналов по электроэнцефалограмме. Подобные исследования сейчас очень актуальны для разработки интерфейса "мозг-компьютер", позволяющего управлять компьютером с помощью мыслей без мышек и клавиатуры», – добавила один из авторов работы, научный сотрудник СКФУ Ульяна Ляхова.

• #Медицина