Айтишники улучшат алгоритмы поиска сигналов аритмии на ЭКГ

Аритмия является серьёзной и вместе с тем нередкой патологией. Причиной её возникновения могут быть стенокардия, инфаркт, порок сердца и другие заболевания. От быстрого и точного выявления аритмии зависит своевременное оказание помощи, а в некоторых ситуациях и жизнь пациента. Магистрантка Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ Элеонора Оконешникова под руководством директора ИПМКН Александра Замятина работает над улучшением алгоритмов извлечения признаков аритмии из ЭКГ на основе свёрточной нейросети. Использование нового инструмента на базе технологий ИИ может послужить хорошим вспомогательным инструментом для врачей-диагностов.

– Своевременное выявление нарушения ритма сердца бывает затруднено по разным причинам – от недостатка профессионального опыта до перегруженности специалистов поликлинического звена, что особенно актуально в последнее время, – объясняет магистрантка ИПМКН Элеонора Оконешникова. – Наша задача заключается в создании дополнительных диагностических возможностей, а именно, в автоматизации процесса диагностики аритмии. Модификация алгоритма извлечения признаков из ЭКГ поможет улучшить точность и скорость распознавания нарушений ритма сердца.

Для решения этой задачи ведётся поиск признаков, наиболее существенно влияющих на целевую переменную. Для анализа используется информация из открытых баз медицинских данных. 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 развёрточной нейросети. После этого её способность распознавать протестируют на новых данных и оценят степень эффективности ИИ в выявлении аритмии.

– Использование нейросетевых методов для автоматического анализа электрокардиограмм при диагностике заболеваний сердечно-сосудистой системы не заменит человека, – говорит Элеонора Оконешникова. – Но этот подход может облегчить работу врачей, сократить время постановки диагноза и подобрать правильное лечение.

Добавим, что ИПМКН ТГУ одним из первых в России приступил к подготовке специалистов в области ИИ, способных не только использовать данные технологии, но и создавать новые продукты на их основе.

В 2015 году на базе института была запущена магистерская программа «Интеллектуальный анализ больших данных». Искусственный интеллект используется как главный инструмент в технологиях, создаваемых учёными ТГУ для медицинской диагностики, «Индустрии 4.0» и Social Media. Студенты ТГУ обучаются созданию новых подходов в рамках магистерских программ, разработанных и реализуемых совместно с ведущими IT-компаниями РФ, среди которых Rubius, Econophysica, InfoWatch, «Крибрум», Palex, «ЭлеСи» и «Атомик софт». Наряду с этим ИПМКН ТГУ разработал программу бакалавриата «Искусственный интеллект и разработка программных продуктов», обучение по которой началось в сентябре 2020 года.

В 2021 году Томский госуниверситет выиграл грант Минобрнауки РФ на разработку образовательных программ по направлению «Искусственный интеллект». За три года в рамках сетевого взаимодействия ТГУ совместно с пятью вузами разрабатывает шесть образовательных программ для студентов и проведёт повышение квалификации более 300 преподавателей высших учебных заведений. 

^{Источник: Пресс-служба ТГУ}