О риске наступления инфаркта подскажет нейросеть

Научные сотрудники Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ) разработали уникальную систему диагностики и прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний. В частности, программа способна предупредить о наступлении инфаркта, сообщается на сайте вуза.

Принцип работы системы, основанной на функционировании нейронных сетей и методе математической заморозки, прост: сначала она анализирует сведения о ранее перенесенных заболеваниях пациента и его родственников, учитывает десятки других показателей, включая пульс и артериальное давление (всего 69), а после выдает заключение о состоянии здоровья человека и о возможных рисках в будущем.

Разработка уже прошла первые испытания, в которых приняли участие свыше тысячи человек.

«Наша система собрала и проанализировала статистическую информацию и в каждом из случаев успешно поставила диагноз», – рассказал один из авторов новинки Федор Черепанов.

Ученые отметили, что, изменяя один или несколько входных параметров, можно отслеживать процесс развития заболевания. Этот метод и называется «математической заморозкой». Так, система уже установила ряд закономерностей. Анализ нейросети показал, что сахарный диабет не влияет на предрасположенность к инфаркту миокарда, тем временем как плохая наследственность увеличивает риск возникновения сердечной болезни на 6,25%, а гипертонии – на 7,4%.

Одним из плюсов данной разработки является то, что нейросеть самостоятельно обучается и «растет», не требуя постоянного программирования.

Авторы системы рекомендуют врачам обратить внимание на математическое моделирование, поскольку оно позволяет обнаружить взаимосвязь между многими показателями здоровья, а также выявлять и устранить риски, влияющие на болезни сердца.

Детище пермских ученых уже получило поддержку Российского фонда фундаментальных исследований – грант в размере 1,350 млн рублей.

Ранее американские эксперты научили нейросеть распознавать людей по вдохам между произнесенными ими словами. Для этого исследователи использовали систему с долгой краткосрочной памятью и загрузили в нее около 100 часов выпусков новостей.