Автор: 
Ишемическая болезнь сердца (ИБС) — одно из ведущих заболеваний в мире, приводящих к инвалидности или смерти. Основным фактором, вызывающим ИБС, является сужение сосудов, по которым кровь доставляет питательные вещества — стеноз коронарных артерий. Лечение может включать в себя как приём лекарственных препаратов, так и хирургическое вмешательство. Но для оптимальных решений в борьбе с болезнью необходима точная диагностика состояния коронарных артерий, которая в настоящий момент требует дорогостоящих инвазивных процедур с возможными побочными эффектами. Учёные из МФТИ, ИВМ РАН и Сеченовского университета предложили альтернативный метод диагностики с использованием нейросети.
Исследование опубликовано в журнале Mathematics. Преимущества данного диагностического метода заключаются в применении легко измеряемых параметров, таких как возраст, частота сердечных сокращений, а также систолическое, диастолическое и среднее артериальное давление. При обучении нейросети использовали базу данных так называемой виртуальной популяции, которая содержит параметры более четырёх тысяч пациентов. Таким образом, искусственный интеллект может оценить скорость пульсовой волны и структурные изменения в сосуде, что позволяет произвести анализ показателей гемодинамики — ключевых факторов при выборе оптимального лечения.
Проверка нейросети осуществлялась при наблюдении за реальными больными, проходившими лечение в Сеченовском университете. Инвазивные замеры параметров состояния аорты у пациентов сравнили с результатами работы искусственного интеллекта. В итоге исследователи получили достаточно высокую точность совпадений. Учёные планируют добавить больше вводных данных и обучить нейросеть новым алгоритмам оценки состояний коронарных артерий. Это необходимо для повышения точности прогнозирования и дальнейшего применения искусственного интеллекта в клинических испытаниях.
