В Северо-Кавказском федеральном университете разработали компьютерную программу, которая анализирует кардиограммы пациентов и определяет, есть ли у них аритмия. По замыслу ученых, нейросеть может значительно облегчить работу медиков, увеличить точность и быстроту постановки диагноза. Об этом aif.ru рассказали в пресс-службе Минобрнауки России.

Авторы разработки — научные сотрудники кафедры математического моделирования факультета математики и компьютерных наук имени профессора Н. И. Червякова СКФУ Мария Киладзе и Ульяна Ляхова, которые работают под руководством заведующего кафедрой Павла Ляхова.

«Наши ученые работают одновременно в нескольких направлениях в области искусственного интеллекта. Уверен, что внедрение разработки по анализу кардиограмм в медицинскую практику способно повысить качество и скорость обработки информации», — отметил ректор СКФУ Дмитрий Беспалов.

Нейросети обучали на большом количестве историй болезней пациентов — базе кардиограмм с точно поставленными диагнозами. С учетом пола, возраста и других факторов. Таким образом искусственный интеллект научился распознавать кардиограммы здорового человека и больного с аритмией.«Теперь на основе этого нейросеть строит математические связи и пытается предугадывать заболевания и самостоятельно ставить диагноз», — пояснил заведующий кафедрой математического моделирования факультета математики и компьютерных наук СКФУ Павел Ляхов.

Таким образом нейросеть может помочь медикам в диагностировании патологий.

Ученые подчеркивают, что разработанная программа не может служить для самодиагностики заболеваний и тем более самолечения. Это вспомогательный инструмент для профессионалов, чтобы подтвердить или опровергнуть догадки и делегировать рутинные обязанности.

Бьёт по сердцу. Эксперты объяснили, чем опасна аритмия
Научной разработкой уже заинтересовались кардиологи. Главное препятствие, которое стоит на пути внедрения системы в практику, — нормативные акты в области медицины. В законодательстве пока не определено, как регулировать диагностику пациентов с использованием нейронных сетей. Однако подобные программы сейчас наиболее перспективны в медицине. И за ними будущее.