Она работает при помощи нейросетей, которые анализируют 69 характеристик, среди которых сведения о перенесенных болезнях, пульс, наличие заболеваний у родственников. Результаты исследований будут впервые представлены сегодня, 16 мая, на Естественнонаучном консилиуме в ПГНИУ, поведали в институте.
Ученые механико-математического факультета ПГНИУ посоветовали новый метод диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Нейронная сеть представляет собой математическую модель, которая построена по принципам организации сетей нервных клеток живого организма.
Как сказал один из разработчиков системы Федор Черепанов, «такие сети учатся и „растут“ самостоятельно». В исследовании участвовали не менее тысячи человек.
«Наша система собрала и проанализировала статистическую информацию и в каждом из случаев удачно поставила диагноз», — говорит выпускник механико-математического факультета ПГНИУ, молодой ученый и один из разработчиков Федор Черепанов.
База для обучения новоиспеченной нейросети была представлена сотрудниками отделения кардиологии ГКБ № 4.
Математическая модель анализирует сведения о до этого перенесенных заболеваниях, наличии болезней у родственников, пульс, артериальное давление. Изменяя один либо несколько входных параметров, ученые могли использовать «метод замораживания», другими словами наблюдать за течением заболевания.
В рамках исследования ученые смогли выявить ряд закономерностей. Например, что наличие сахарного диабета не влияет на предрасположенность к инфаркту миокарда, а увеличение либо уменьшение веса не связано с вероятностью заболевания аритмиями. Система определила, что увеличение либо уменьшение веса не связано с вероятностью заболевания аритмией, замедление либо прекращение передачи импульса по сердечной мышце — блокадой сердца. Также при помощи нейросети установили, что фактор наследственности увеличивает риск появления инфаркта на 6,25%, а гипертонии — на 7,4%.
Это учёные-математики называют «методом замораживания». Профессор ПГНИУ Леонид Ясницкий отмечает, что разработка несомненно поможет устранить риски, действующие на опасный прогноз. По мнению доктора Пермского университета Леонида Ясницкого, применение такого подхода сумеет по крайней мере частично избавить больных от посещения медучреждений.
Пермские ученые получили грант русского фонда фундаментальных исследований — 1 млн 350 тыс. руб.
Система будет представлена общественности на Естественнонаучном пленуме «Наука и глобальные вызовы 21 века», который пройдет 16 мая в рамках 2-ой всероссийской научно-практической конференции «Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и финансовых сложностей 21 века».