В Челябинском государственном университете разработали интеллектуальную систему, которая помогает оценивать вероятность повторных эпизодов фибрилляции предсердий. Автором проекта стал исследователь математического факультета ЧелГУ Алексей Седелков. Систему на базе искусственного интеллекта уже успешно испытали.
Разработка позволяет заранее определять пациентов с повышенным риском рецидива одной из наиболее распространенных и опасных форм аритмии. При этом алгоритм не только выдает прогноз, но и показывает врачу, какие клинические показатели повлияли на принятое решение. Об этом сообщили в пресс-службе ЧелГУ.
Работа велась под научным руководством доцента кафедры вычислительной математики Михаила Лепчинского и при поддержке и. о. заведующего кафедрой теории управления и оптимизации Игоря Изместьева. В проекте также участвовали кардиологи областной клинической больницы №3, благодаря чему математические методы удалось применить к реальным клиническим задачам.
Для разработки системы ученые изучили результаты комплексного обследования 97 пациентов, которые проходили лечение в ОКБ №3 с 2010 по 2013 год. Первоначально каждый случай оценивался по 27 клиническим признакам, включая данные анализов и инструментальных исследований. После обработки число используемых факторов уменьшили до 18, а надежность результатов проверяли методом перекрестного тестирования.
Исследователи сравнили несколько алгоритмов машинного обучения. Лучший результат на имеющейся выборке показал метод опорных векторов. В группу риска система включает пациента только тогда, когда расчетная вероятность повторного эпизода превышает 91%, что позволяет сократить количество ложноположительных заключений и выделить пациентов, которым требуется повышенное внимание врачей.
Отдельное внимание разработчики уделили объяснимости алгоритма. Система способна показать вклад каждого клинического признака в итоговый прогноз, поэтому врач получает не только результат вычислений, но и основание для него. В ЧелГУ разработку называют готовым инструментом поддержки принятия решений для практической кардиологии.
