Международная команда исследователей, в которую входят специалисты Тольяттинского государственного университета, разработала искусственный интеллект для ранней диагностики хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) на основе звуков кашля и компьютерной томографии (КТ). Как сообщили в ТГУ, программа достигает точности диагностики в 99,97%.
Хроническая обструктивная болезнь легких представляет собой широко распространенное заболевание органов дыхания, характеризующееся хроническим воспалением бронхов. Это приводит к изменениям в стенках бронхиального дерева, выделению большого объема и затруднению эвакуации мокроты, что, в свою очередь, нарушает движение воздуха в бронхах.
ХОБЛ входит в тройку основных причин смертности, и в России занимает первое место среди всех заболеваний дыхательной системы. На ранних стадиях заболевание может протекать бессимптомно и не быть вовремя выявленным, что делает актуальным разработку новых методов диагностики.
Одним из таких методов является программа FuzzyGuard, разработанная в ТГУ. Она использует различные источники информации для более точного определения диагноза.
«Применяя машинное обучение, FuzzyGuard анализирует звук кашля пациента, слушает работу легких и изучает КТ-снимки, затем интегрирует и обрабатывает эту информацию с помощью специализированных алгоритмов (нейро-нечеткие сети). На основе собранных данных FuzzyGuard делает заключение о наличии ХОБЛ и вероятности её прогрессирования в будущем», – объяснил руководитель проекта Регионального проектного офиса инжиниринга ТГУ Алексей Швецов.
В дальнейшем ученые планируют расширить функционал системы, чтобы она могла выявлять не только ХОБЛ, но и сопутствующие расстройства, а также прогнозировать сердечные приступы на основе звуков сердцебиения, диагностировать астму и оценивать ожидаемую продолжительность жизни с учетом клинических данных пациента.
Ранее российские ученые первыми в мире создали молекулу, способную определять рак простаты по двум маркерам.