Молодой исследователь Челябинского государственного университета разработал систему на основе искусственного интеллекта, которая позволяет оценивать вероятность повторных эпизодов фибрилляции предсердий — одной из наиболее распространенных форм аритмии. Как сообщили ТАСС в пресс-службе вуза, технология помогает заранее определить пациентов с повышенным риском рецидива и показывает врачу, какие показатели повлияли на прогноз.
Читайте: Россиянам готовят новые запреты: что изменится уже в ближайшее время
Разработкой занимался исследователь математического факультета ЧелГУ Алексей Седелков под научным руководством доцента кафедры вычислительной математики Михаила Лепчинского. В работе также участвовал и. о. заведующего кафедры теории управления и оптимизации Игорь Изместьев. Проект реализовали совместно с врачами-кардиологами областной клинической больницы №3, что позволило объединить математические методы анализа данных с практическими задачами медицины.
В университете отметили, что при создании системы были изучены данные 97 пациентов, проходивших лечение в ОКБ №3 в период с 2010 по 2013 год. Каждый медицинский случай описывался с помощью 27 клинических признаков, среди которых были результаты лабораторных исследований и инструментальных обследований. После предварительной обработки количество используемых факторов сократили до 18.
Для оценки надежности прогнозов ученые применили метод перекрестного тестирования, поскольку исследование проводилось на относительно небольшой выборке. При сравнении нескольких алгоритмов машинного обучения наиболее эффективным оказался метод опорных векторов.
Созданная система относит пациента к группе высокого риска только при вероятности повторного эпизода фибрилляции предсердий выше 91%. Такой порог позволяет снизить количество ложноположительных результатов и сосредоточить внимание специалистов на пациентах с наиболее высокой вероятностью осложнений.
Одной из главных задач разработки стала возможность объяснить принципы работы алгоритма. По словам ученых, система не только формирует прогноз, но и показывает вклад каждого клинического признака в принятое решение. Это позволяет врачу понимать причины полученного результата и использовать информацию при выборе тактики наблюдения за пациентом.
В пресс-службе ЧелГУ подчеркнули, что разработка стала инструментом поддержки принятия решений в практической кардиологии. Исследователям удалось создать модель, которая сочетает высокую точность прогнозирования с возможностью объяснения результатов работы искусственного интеллекта.
Читайте также:
- В платежках за ЖКХ появятся новые начисления: что уже изменилось для россиян
- Пенсии в России резко вырастут с августа: кто получит прибавку уже летом
- Миллионы россиян столкнутся с новыми правилами: что изменится для ваших денег
