Ученые из Перми создали систему прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний с помощью нейронных сетей

27

Российские ученые с помощью нейросетей и метода математической заморозки создали систему диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, сообщает пресс-служба Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ).

Результаты исследований будут представлены во вторник в Перми на Естественнонаучном форуме.

Нейросеть и её программное и аппаратное воплощение являются математической моделью, построенной по принципам организации сетей нервных клеток живого организма.

«Такие сети не требуют постоянного программирования, а обучаются и «растут» самостоятельно. Всего в исследовании участвовали свыше тысячи пермяков. Наша система собрала и проанализировала статистическую информацию и в каждом из случаев успешно поставила диагноз», — говорит выпускник механико-математического факультета ПГНИУ, молодой учёный и один из разработчиков Федор Черепанов.

Изначальные базы данных, на которых система «училась», предоставили врачи отделения неотложной кардиологии городской клинической больницы №4.

Нейронная сеть анализирует сведения о ранее перенесенных заболеваниях, наличии болезней у родственников, пульс, артериальное давление — всего 69 показателей. Изменяя один или несколько входных параметров, можно наблюдать за процессом развития заболевания. Это учёные-математики называют «методом замораживания».

В ходе исследования был выявлен ряд закономерностей. Так, анализ нейросети показал, что наличие сахарного диабета не влияет на предрасположенность к инфаркту миокарда. Система определила, что увеличение или уменьшение веса не связано с вероятностью заболевания аритмиями, замедление или прекращение передачи импульса по сердечной мышце — блокадой сердца. Кроме этого, нейросеть зафиксировала: фактор наследственности увеличивает риск возникновения инфаркта на 6,25%, а гипертонии — на 7,4%.

«Врачи практически не используют метод математического моделирования. В то же время, с его помощью можно обнаружить взаимосвязь многих вещей, а также устранить риски, которые влияют на опасный прогноз. Это поможет частично или полностью избавить пациента от походов в больницу», – говорит научный руководитель коллектива разработчиков, профессор кафедры прикладной математики и информатики механико-математического факультета ПГНИУ Леонид Ясницкий.

Разработка пермского коллектива, в который входят ученые классического, медицинского и педагогического университетов, уже получила поддержку краевых властей, а также грант Российского фонда фундаментальных исследований – 1,35 миллиона рублей.

Протестировать прототип можно на сайте Пермского отделения Научного совета РАН по методологии искусственного интеллекта.