Приморские ученые обучили ИИ диагностировать и лечить болезни сердца

В исследовании использовались данные о 4657 пациентах. Команда ученых Владивостокского государственного университета работает над созданием объяснимой модели машинного обучения,

В исследовании использовались данные о 4657 пациентах.

Команда ученых Владивостокского государственного университета работает над созданием объяснимой модели машинного обучения, которая позволит усовершенствовать методы диагностики и лечения ишемической болезни сердца, сделать их более доступными и понятными для медицинского сообщества. 

По словам руководителя проекта, доктора технических наук Карины Шахгельдян, одна из задач ученых – разработать методы и алгоритмы, которые помогут обосновать полученные системой решения и дадут врачу инструмент для снижения риска развития неблагоприятных событий.

«Для прогнозирования фатальных и не фатальных событий при заболеваниях сердечно-сосудистой системы мы используем методы машинного обучения. Но решения, которые принимают модели, нуждаются в объяснении для врачей. Почему дан именно такой прогноз, на чем основывался выбор, сделанный искусственным интеллектом? Низкий уровень толкования моделей вызывает недоверие у врачей, что ограничивает внедрение машинного обучения в клиническую практику. Наша задача – развивать это направление и встраивать полученные результаты исследований в систему поддержки принятия врачебных решений», – отметила Карина Шахгельдян. 

В процессе работы ученые проанализировали данные о 4675 пациентах, перенесших инфаркт миокарда с подъемом сегмента ST (поражение сердечной мышцы по всей толщине, - прим. ред) и оперированных методом чрескожного коронарного вмешательства.

По словам Никиты Куксина, выпускника ВВГУ и специалиста по машинному обучению, объяснимые модели ИИ могут указать на ранее не изученные зависимости в данных, что позволит врачам эффективнее и качественнее производить лечение пациентов.

Следующим важным этапом для ученых может стать апробация. Теперь разработчики со всего мира могут использовать результаты научного исследования для внедрения в свои системы поддержки принятия решений. Исследование «Интерпретируемое машинное обучение для прогнозирования риска внутрибольничной смертности у пациентов с инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST после чрескожных коронарных вмешательств» было опубликовано в международном журнале «Компьютеры в биологии и медицине».

Свой вклад в исследование внесли заслуженный деятель науки РФ, доктор медицинских наук Борис Гельцер, сердечно-сосудистый хирург Владислав Рублев, врач высшей категории Игорь Домжалов.

Напомним, система образования в Приморье сделала огромный шаг вперед.

Последние новости

Обзор распространенных ошибок при самостоятельном ремонте частотных преобразователей

Основные ошибки при ремонте частотных преобразователей: как их избежать и не навредить оборудованию

Рост спроса на газ в Азии: прогнозы аналитиков ВТБ

Аналитики предсказывают значительное увеличение потребления газа в Индии и Китае.

Самые популярные новогодние подарки 2024 года

Подарки-сюрпризы, гаджеты и билеты на концерты возглавляют список предпочтений.

Преобразователь частоты

Все преобразователи проходят контроль и имеют сертификаты с гарантией

Здесь вы найдете свежие и актуальные новости в Дзержинском, охватывающие все важные события в городе

Комментарии (0)

Добавить комментарий

Ваш email не публикуется. Обязательные поля отмечены *