Пензенские ученые разработали новый метод диагностики болезней сердца с помощью нейросети
Ученые Пензенского государственного университета (ПГУ) совместно с коллегами из Пензенского государственного технологического университета (ПензГТУ) разработали способ нейросетевого анализа, который позволяет оценить состояние сердца и предупредить развитие опасных сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ).
Болезни сердечно-сосудистой системы ученые относят к самым опасным хроническим заболеваниям в мире. Среди них — инфаркты, инсульты, артериальная гипертензия, ишемическая болезнь сердца. ССЗ развиваются бессимптомно, но среди ранних сигналов — одышка, боли в груди, учащенное сердцебиение. Как правило, именно такие симптомы побуждают человека пройти обследование.
Наиболее распространенным методом диагностики является электрокардиография (ЭКГ). При классической расшифровке ЭКГ специалисты смотрят на пять основных зубцов (P, Q, R, S, T) и малозаметную U-волну, отмечая отклонения или их отсутствие. Однако классическая расшифровка не всегда дает полную информацию о состоянии сердца, что оставляет риск упустить время и начать терапию.
Ученые ПГУ и ПензГТУ предложили способ нейросетевого анализа сердца: при оценке электрокардиограммы учитываются критериальные показатели зубцов и интервалов ЭКГ с учетом положения электрической и геометрической оси сердца по данным флюорографического обследования (ФОС), таким образом учитываются два положения оси сердца.
Исследователи также сформировали отличительные признаки для выявления внезапной сердечной смерти, хронической сердечной недостаточности, тромбоэмболии легочной артерии и инфаркта миокарда. Каждый из отличительных признаков выявляется с помощью нейросети. Авторы первыми в мире предложили такую идею.
«При патологиях структура сердца меняется. Это в свою очередь, влечет за собой смещение геометрической оси сердца. Поэтому важно обращать внимание и на расположение сердца в грудной клетке. Мы учитываем геометрическую ось сердца, чего не учитывают при анализе обычной ЭКГ. Учет геометрической оси сердца повышает чувствительность и специфичность диагностики ССЗ», — подчеркнул один из авторов исследования, доцент кафедры «Внутренние болезни» ПГУ Руслан Рахматуллов.
В ходе исследования ученые обучили искусственный интеллект на данных более чем 250 пациентов Клинической больницы № 6 имени Г.А. Захарьина, страдающих сердечными заболеваниями. Зарегистрированный электрокардиосигнал направлялся в программу, где он проходил стандартную предобработку. Далее данные перенаправлялись в обученную нейросеть, где обнаруженные отклонения сравнивались с известными нейросети данными. Искусственный интеллект формировал отличительные признаки, по которым устанавливал заболевание. Вся эта цепочка занимала не более 15 минут, а каждый этап логического анализа подчинялся специально выведенным учеными для этой программы формулам.
Исследователи подчеркивают, что итоговый диагноз в любом случае ставит лечащий врач: не только на основе полученных таким образом результатов, но и на основе осмотра, симптоматики, анамнеза заболевания и результатов диагностики.