На цифровой кафедре Первого МГМУ имени И.М. Сеченова Минздрава РФ создали нейросеть, способную анализировать ЭКГ и с высокой точностью автоматически распределять их по классам. Другими словами, модель поможет обнаружить сразу несколько патологий сердечно-сосудистой системы у пациента и обратить на этот факт внимание врача. Об этом «Газете.Ru» рассказали в Сеченовском университете.
Диагностика сердечно-сосудистых заболеваний требует быстрого и точного анализа электрокардиограмм, что зачастую может быть затруднено из-за большого объема данных и недостатка в отдельных регионах высококвалифицированных специалистов.
Разработчики уверены, что автоматизация процесса классификации ЭКГ облегчит медработникам работу с большими объемами данных и поможет своевременно диагностировать сердечно-сосудистые заболевания.
«Классификация ЭКГ позволяет разделить записи по определенным признакам, например, по типам нарушений ритма и ишемии, что существенно облегчит работу кардиологам и терапевтам. То есть наша модель может найти сразу несколько патологий, а врач уже подтвердит либо опровергнет их наличие. Система в первую очередь направлена на поддержку принятия врачебных решений», – объяснила «Газете.Ru» руководитель проекта, студентка цифровой кафедры Первого МГМУ Алина Китиева.
Использование новой цифровой системы выглядит так: врач загружает данные ЭКГ пациентов в программу, которая затем анализирует их и распределяет по классам, предоставляя результаты специалисту для дальнейшего анализа и принятия решений.
Результатом проекта будет модель, способная классифицировать ЭКГ с точностью не менее 95%. В дальнейшем команда разработчиков планирует расширять набор классифицируемых заболеваний сердца в модели и внедрить систему в медицинские учреждения для поддержки принятия врачебных решений.
