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,
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