Российские специалисты из двух ведущих научных организаций создали принципиально новый способ диагностики эпилепсии и других неврологических расстройств с помощью искусственного интеллекта. Разработчики из Российского экономического университета имени Плеханова и Национального медико-хирургического центра имени Пирогова научили систему не только выявлять признаки болезни, но и понятно объяснять врачам логику своих выводов, сообщает ТАСС со ссылкой на пресс-службу Министерства науки и высшего образования.
Ключевой проблемой в применении нейросетей в медицине долгое время оставалась их полная непрозрачность для врачей. Системы могли точно обнаруживать судорожную активность мозга на записях энцефалограммы, но доктора не могли воспользоваться этими результатами, поскольку совершенно не понимали, на основании каких именно признаков программа делала свои выводы. Новая разработка впервые решает эту принципиальную проблему, объединяя анализ частотных характеристик мозговой активности с точным указанием конкретных участков коры головного мозга.
«Врачам важно не просто получить вероятность приступа, но и увидеть, почему модель приняла такое решение. Наш фреймворк позволяет визуализировать эти признаки в виде тепловых карт, где отмечены конкретные зоны коры головного мозга и спектральные паттерны. Это переводит работу ИИ с языка математики на язык нейрофизиологии», — объяснил ведущий научный сотрудник профильного института РЭУ имени Плеханова Вадим Грубов. Иными словами, доктор теперь видит наглядную карту мозга с подсвеченными зонами, которые стали решающими при постановке диагноза.
Разработка была тщательно проверена сразу на 3 различных моделях нейронных сетей. Наилучшие результаты продемонстрировала гибридная архитектура. Помимо подтверждения уже известных механизмов развития эпилепсии, система выявила новые перспективные индикаторы заболевания, в частности важную роль высокочастотной активности мозга, связанной с двигательными функциями. Клинические данные для проверки точности системы предоставили практикующие медики, что существенно повысило достоверность итоговых результатов.
В будущем созданный подход планируется расширить и применить при диагностике других заболеваний нервной системы. Научная работа выполнена при поддержке гранта Российского научного фонда, а её результаты уже опубликованы в авторитетном международном профильном журнале.