Ученые Пермского национального исследовательского политехнического университета разработали программный комплекс, предназначенный для помощи врачам в диагностике сложных заболеваний. Об этом ТАСС сообщили в пресс-службе вуза. Речь идет о болезнях, которые на ранних стадиях не имеют выраженных симптомов либо остаются недостаточно изученными.
В университете пояснили, что для распространенных патологий, таких как диабет или гипертония, существуют четкие диагностические критерии. Однако при нейродегенеративных расстройствах, включая болезнь Альцгеймера и Паркинсона, симптомы могут развиваться годами и проявляться слишком поздно. Кроме того, редкие инфекции и аутоиммунные заболевания зачастую не имеют выработанных стандартов оценки. Разработанная в ПНИПУ система призвана сделать процесс постановки диагноза более прозрачным и сократить время создания инструментов поддержки врачебных решений.
Ранее пермские исследователи занимались изучением методов раннего выявления нейродегенеративных заболеваний, анализировали существующие мировые подходы и их ограничения. На основе этих наработок была создана новая программа. Ее ключевая задача — определить, какие из множества медицинских показателей действительно связаны с заболеванием.
Для этого ученые применили информационный подход к анализу данных. Система сопоставляет сведения о здоровых людях и пациентах с подтвержденным диагнозом. Если выявляются устойчивые различия, показатель признается значимым для диагностики. Если же различий нет, параметр исключается как неинформативный. Такой метод позволяет работать даже с ограниченным объемом клинических данных.
Программный комплекс представляет собой набор предварительно настроенных шаблонов-справочников, поддерживающих десять и более медицинских показателей. Врач вводит данные пациента, после чего система сравнивает их с имеющейся базой и определяет, к какой группе ближе новый случай — к норме или к определенному заболеванию.
Работоспособность программы проверяли на примере болезни Альцгеймера. Как сообщили разработчики, система корректно выявила наиболее значимые показатели, что совпало с результатами предыдущих исследований, в которых применялись сложные методы машинного обучения.
Доктор технических наук, начальник управления организации научных исследований ПНИПУ Александр Алексеев отметил, что инструмент задумывался как доступный для любого врача и не требует навыков программирования. Специалист может адаптировать систему под свою область и имеющиеся клинические данные, а также дополнять ее новыми сведениями. На разработку пермских ученых получен патент.
