Специалисты КБГУ разработали новую нейросетевую модель для диагностики инфаркта миокарда. При этом использовался простой математический метод автоматической классификации — алгоритм k-ближайших соседей, который не требует больших вычислительных ресурсов и доступа к платным облачным сервисам, что делает его установку доступной и недорогой. Сегодня на обслуживание одного пациента в поликлиниках уходит до 12 минут, а с помощью разработанной программы это время может сократиться почти вдвое.
Сегодня инфаркт миокарда диагностируют в числе прочего с помощью ЭКГ / © James Heilman, доктор медицинских наук, en.wikipedia.org
Научный руководитель проекта, доцент кафедры прикладной математики и информатики Мария Тхабисимова, отметила, что модель обучена на базе данных, состоящей из 100 обезличенных записей результатов лабораторных и клинических исследований, доступных в открытом доступе.
Разработчики — студент четвертого курса КБГУ имени Х. М. Бербекова Астемир Кертбиев совместно с преподавателями Института искусственного интеллекта и цифровых технологий — применили язык программирования Python и библиотеку scikit-learn. По завершении обучения модель будет внедрена в приложение с графическим интерфейсом, также разработанное на Python в среде Pycharm Community.
Аминат Бечелова, заведующая кафедрой прикладной математики и информатики КБГУ, считает, что новая модель значительно упростит работу кардиологов. Сегодня на обслуживание одного пациента в поликлиниках уходит до 12 минут, а с помощью разработанной программы это время может сократиться почти вдвое. Искусственный интеллект сможет самостоятельно установить диагноз и прогнозировать риск возникновения серьезных осложнений.
Кроме того, веб-программу можно использовать в образовательных целях как тренажер.
Получив патент на свое изобретение, ученые КБГУ планируют предложить медицинским учреждениям Кабардино-Балкарской республики внедрить эту нейросетевую модель для диагностики инфаркта миокарда.
