В ИТМО разработали алгоритм для определения инфаркта за одну секунду
Ученые ИТМО разработали алгоритм, способный обнаружить признаки инфаркта миокарда на записях ЭКГ за одну секунду. Система создается, чтобы помогать врачам быстрее и точнее ставить диагнозы.
Студенты и сотрудники исследовательского центра “Сильный искусственный интеллект в промышленности” ИТМО разработали алгоритм, который может обнаружить признаки инфаркта миокарда на записях ЭКГ за одну секунду. Модель обучили более чем на 20 тысячах электрокардиограмм. Предварительный результат показал, что она верно определяет инфаркт по первым признакам патологии в 85% случаев. При этом система способна сразу визуализировать участки, которые могут указывать на признаки инфаркта, что поможет врачам быстрее и точнее интерпретировать записи ЭКГ.
Согласно статистике ВОЗ, ежегодно сердечно-сосудистые заболевания уносят жизни почти 18 млн человек, и более половины смертельных случаев приходится на инфаркт миокарда. Основным методом диагностики заболевания является снятие электрокардиограммы (ЭКГ), но она не всегда позволяет точно установить диагноз и требует дополнительной диагностики. Сегодня, чтобы помочь врачам, ученые разрабатывают методы на основе искусственного интеллекта.
Существующие приложения для принятия решений на основе ИИ по ЭКГ обучены на больших наборах данных, но их не спешат использовать на практике. Все потому, что методы машинного обучения, которые используют в таких алгоритмах, принципиально “непрозрачны”. Врач не может следить за процессом принятия решений алгоритмом, и поэтому не доверяет результатам полностью. В своем решении ученые использовали концепцию объяснимого искусственного интеллекта и постарались перевести процесс работы алгоритма в состояние “прозрачного ящика”. Поэтому новый алгоритм не просто ставит диагноз, а выделяет участки на ЭКГ с признаками инфаркта.
Разработка ученых ИТМО может давать заключение на длине выборки ЭКГ, состоящей примерно из пяти ударов сердца. Это означает, что для снятия информативной ЭКГ врачам потребуется около пяти секунд, в то время как обычно процедура занимает 20 секунд. Алгоритм оснащен технологией FewShot, которая позволяет обучать модель на специфичных данных (например, на ЭКГ пациентов конкретной больницы) и повышать точность предсказания. Сейчас разработчики планируют провести клинические испытания модели на базе Национального медицинского исследовательского центра им. В.А. Алмазова, а в будущем обучить ее находить и другие заболевания сердца по ЭКГ: например, стенокардию и ишемическую болезнь сердца.
Источник: nauka.tass.ru
