В ТГУ улучшают алгоритмы поиска сигналов аритмии на ЭКГ
Магистрантка Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ улучшает алгоритмы поиска сигналов аритмии на ЭКГ. Новый инструмент, работающий на основе сверточной нейросети, станет вспомогательным для врачей-диагностов.
В широком смысле аритмией называют ритм сердца, отличающийся от нормального – больше или меньше 60-90 ударов в минуту. У здорового человека он обычно возникает при физической нагрузке, стрессе или употреблении крепкого кофе.
Аритмия как серьезная патология появляется из-за неполадок в проводящей системе сердца, обеспечивающей регулярные и согласованные сокращения сердечной мышцы. Ее вызывают стенокардия, инфаркт, порок сердца и другие болезни. От быстрого и точного выявления аритмии зависит своевременное оказание помощи, в некоторых ситуациях – жизнь пациента. Вовремя обнаружить патологию удается далеко не всегда – влияет многое, от недостатка профессионального опыта до перегруженности специалистов поликлинического звена. Магистрантка ТГУ Элеонора Оконешникова под руководством директора ИПМКН Александра Замятина автоматизирует процесс диагностики аритмии, чтобы улучить точность и скорость распознавания нарушений ритма сердца.
Чтобы решить эту задачу молодой ученый анализирует информацию из открытых баз медицинских данных и ведет поиск признаков, которые существенно влияют на целевую переменную.
«Айтишники анализируют возраст пациента, пол, тип боли в груди, артериальное давление в покое, уровень сахара в крови, результаты электрокардиографа в покое и другие параметры. Найденные маркеры, типичные для аритмии, будут объединены в группу и использованы для обучения разверточной нейросети. После этого ее способность распознавать протестируют на новых данных и оценят степень эффективности ИИ в выявлении аритмии», - сообщает пресс-служба вуза.
Как отмечает Элеонора Оконешникова, использование нейросетевых методов для автоматического анализа электрокардиограмм при диагностике заболеваний сердечно-сосудистой системы не заменит человека. Но этот подход может облегчить работу врачей, сократить время постановки диагноза и подобрать правильное лечение.
