На Международной конференции по искусственному интеллекту и взаимодействию человека и компьютера научный коллектив Пензенского государственного университета 28 октября представил доклад «Применение подхода машинного обучения для классификации результатов тензиометрического анализа крови для диагностики хронической сердечной недостаточности». Конференция прошла в Ухане (Китай).

Авторами доклада являются: Мухи Алкезуини — канд. техн. наук, выпускник аспирантуры ПГУ (научный руководитель Владимир Горбаченко), сотрудник университета University of Kerbala (Ирак), Владимир Горбаченко — заведующий кафедрой «Компьютерные технологии», Дмитрий Грибков — аспирант ПГУ (научный руководитель Владимир Горбаченко), Олег Зенин — профессор кафедры «Анатомия человека» ПГУ, Илья Милтых — студент группы Медицинского института (научный руководитель профессор Олег Зенин), Владимир Потапов — канд. мед. наук, ассистент Донецкого национального медицинского университет имени М. Горького.

Доклад развивает новый подход, предложенный авторами, к ранней диагностике хронической сердечной недостаточности (ХСН) на основе методов тензиометрии с последующей нейросетевой обработкой. «В докладе представлено решение проблемы классификации временных рядов, возникающей при анализе результатов тензиометрического анализа. Для классификации временных рядов мы предлагаем использовать рекуррентную нейронную сеть», — рассказал Владимир Горбаченко.

Научный коллектив провел анализ нейросетевых методов классификации временных рядов. «Представленный подход продемонстрировал лучшие показатели точности по сравнению с существующими подходами машинного обучения. Использование разработанной нейросетевой модели в медицинской практике позволит существенно повысить достоверность диагностики ишемической болезни сердца», — добавил Олег Зенин.

Кроме того, результаты исследования указывают на возможность модернизации тензиометров путем отказа от технических элементов, обеспечивающих принудительные колебания капли. Это позволит существенно снизить стоимость прибора и сократить время проведения эксперимента.

Напомним, ранее мы рассказывали о том, что ученые-медики и ИТ-специалисты ПГУ разработали нейронные сети, способные определить подлинность лекарственных препаратов и диагностировать раннее развитие ХСН.