На цифровом факультете Первого МГМУ имени И.М. Сеченова Минздрава России создается система классификации электрокардиограмм (ЭКГ) с использованием нейронных сетей. Цель проекта – разработать модель глубокое обучениеспособен анализировать ЭКГ и автоматически распределять их по классам с большой точностью. Другими словами, модель позволит обнаружить у пациента сразу несколько патологий сердечно-сосудистой системы и обратить на этот факт внимание врача. Разработчики уверены, что автоматизация процесса классификации ЭКГ облегчит медицинским работникам работу с большими объемами данных и своевременную постановку диагнозов. сердечно-сосудистые заболевания. Об этом CNews сообщили представители Сеченовского университета.

Система создана в соответствии с целями национального проекта»Науки и университеты«, запущенный во имя Президент России Владимир Путин.

Диагностика сердечно-сосудистых заболеваний требует быстрого и точного анализа электрокардиограмм, что зачастую может оказаться затруднительным из-за большого объема данных и отсутствия высококвалифицированных специалистов в некоторых регионах. Чтобы облегчить вашу работу врачиКоманда разработчиков Сеченовский университет создает цифровую систему, которая автоматически классифицирует ЭКГ с помощью технологий машинного обучения.

«Классификация ЭКГ дает возможность разделить записи по определенным критериям, например по типу нарушений ритма и ишемии, что значительно облегчит работу кардиологов и терапевтов», — рассказал руководитель проекта, студент цифровой Кафедра Первого Московского государственного медицинского университета Алина Китиева. «То есть наша модель может выявить несколько патологий одновременно, а врач подтвердит или опровергнет их наличие. Система в первую очередь направлена ​​на поддержку принятия медицинских решений. Автоматизация Процесс классификации ЭКГ делает диагностику более доступной и быстрой, особенно в отдаленных или малообеспеченных регионах, где может возникнуть нехватка квалифицированных специалистов.

ЧИТАТЬ   Урок 1. Telegram-бот с нейросетью GPT-3 OpenAI/ChatGPT за 5 минут без кода.

Использование новой цифровой системы выглядит следующим образом: врач загружает данные ЭКГ пациентов в программу, которая затем анализирует их и распределяет по классам, предоставляя результаты специалисту для дальнейшего анализа и принятия решения. Сейчас команда сосредоточена на разработке и обучение модели с использованием глубокой архитектуры нейронная сеть РесНет, подходит для анализа ЭКГ. По словам Алины Китиевой, это позволит добиться высокой точности модели при минимальных затратах времени на обучение и анализ. При разработке системы разработчики также используют язык программирования Питон и библиотеки для анализа данных и построения моделей машинное обучение PyTorch, Пандыя NumPy.

Результатом проекта станет модель, способная классифицировать ЭКГ с точностью не менее 95%. В будущем команда разработчиков планирует расширить набор заболеваний сердца, классифицированных в модели, и внедрить систему в медицинских учреждениях для поддержки принятия медицинских решений.

Как отметил заведующий цифровым факультетом Сеченовского университета Константин Кошечкинразработка такого ИТ-решения внесет вклад в область диагностики сердечно-сосудистых заболеваний и поможет значительно улучшить качество и доступность медицинский помощь.

Source

От admin