Международная группа ученых, в состав которой вошли специалисты Тольяттинского государственного университета, создала ИИ для диагностики хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) на ранней стадии по звуку кашля и снимкам КТ. Программа анализирует всю полученную информацию и выдает диагноз с точностью 99,97%,
Хроническая обструктивная болезнь легких, или ХОБЛ, — распространенная патология бронхолегочной системы. В ее основе — хронический воспалительный процесс в бронхах, который приводит к изменениям стенки бронхиального дерева, выделению большого количества и нарушению эвакуации мокроты, а в результате— к нарушению движения воздуха по бронхам.
ХОБЛ входит в топ-3 причин летальных исходов. В России ХОБЛ является первой причиной смерти среди всех респираторных заболеваний. На ранних стадиях хроническая обструктивная болезнь легких протекает скрытно и не всегда выявляется вовремя, поэтому важно создавать новые методы диагностики.
Один из таких методов — это разработанная в ТГУ программа FuzzyGuard, которая использует несколько разных источников информации, чтобы точнее поставить диагноз.
«Используя методы машинного обучения, FuzzyGuard анализирует звук кашля пациента, слушает, как работают легкие, изучает сканы компьютерной томографии (КТ) легких, после чего объединяет и анализирует всю эту информацию, используя специальные «умные» алгоритмы (нейро-нечеткие сети). На основе этих данных FuzzyGuard делает вывод, есть ли у пациента ХОБЛ, и насколько вероятно, что болезнь разовьется в будущем», — пояснил руководитель проекта Регионального проектного офиса инжиниринга ТГУ Алексей Швецов.
В будущем на основе разработки ученые планируют создать систему, способную выявлять не только ХОБЛ, но и связанные с ней расстройства, прогнозировать сердечные приступы или остановку сердца на основе звуков сердцебиения, выявлять астму и прогнозировать продолжительность жизни на основе клинических характеристик пациента.
Иллюстрация к статье:
материал med2.ru
Загрузка...
