Автор: 
Сердечно-сосудистые заболевания как одна из самых частых причин смертности в Европе должны быть чётко диагностированы на раннем этапе. Для этого учёные из СПбГУ и Международного медицинского центра «Согаз» предложили использовать нейросеть, а именно – метод машинного обучения, смоделированный на основе обработки больших объёмов информации, позволяющий прогнозировать развитие ишемической болезни сердца. Результаты исследования опубликованы в журнале «Вестник СПбГУ. Медицина».
Для того чтобы подготовить нейросеть к анализу случаев реальных пациентов, исследователи использовали сопоставление результатов коронарной ангиографии (процедуры, диагностирующей состояния сосудов сердца) и данных электрокардиограммы. Искусственный интеллект должен был изучить и проанализировать значимые для диагностики параметры более 100 пациентов, возраст которых от 31 года до 89 лет. Нейросети предстояло научиться классифицировать коронарные артерии, выявлять наличие поражения сосудов и прогнозировать возникновение ишемической болезни.
Учёные проанализировали информацию о 130 пациентах из тестовой группы, которым была проведена коронарная катетеризация. В базу данных машинного обучения была внесена информация о возрасте, поле, диагнозе, особенностях патологии, наличии или отсутствии сопутствующих заболеваний, отягощённой наследственности, вредных привычках, а также результатах электрокардиограмм этих пациентов. Изучив полученные данные, нейросеть смогла определить, кто из пациентов столкнётся с поражением коронарных артерий и ишемической болезнью сердца.
В ходе исследования было отмечено, что нейросеть справилась с задачей по прогнозированию и выявлению заболеваний лучше, чем традиционные методы диагностики. Так, при выявлении ишемии миокарда искусственный интеллект добился точности в 93 %, в то время как суточный мониторинг ЭКГ — только 87 %. В лечении сердечно-сосудистых заболеваний огромную роль играет долгосрочное прогнозирование. Результаты исследования доказывают потенциал практического применения методов машинного обучения в клинической практике для более точного выявления заболеваний. Работа по внедрению нейросети в работу врачей-практиков будет продолжаться.
