Нейросеть оценивает коронарные сосуды по пульсу и артериальному давлению
Краткое изложение публикации в сообществе «Врачи РФ» от .
Исследователи из России и Китая разработали систему машинного обучения для оценки состояния коронарных сосудов по доступным медицинским показателям: возрасту, ударному объему, пульсу и артериальному давлению. По данным разработчиков, система может определять степень сужения и гибкость сосудистых стенок, а также оценивать необходимость стентирования и других хирургических вмешательств.
В описанном испытании нейросеть оценивала движение пульсовых волн в аорте. Модель обучили на данных 4,3 тыс. виртуальных пациентов, а затем проверили на данных 100 пациентов Сеченовского университета. Погрешность оценки скорости пульсовых волн составила около 1,3 метра в секунду. Использование нейросети повысило точность ранее созданных алгоритмов диагностики аорты примерно на 4%. Исследователи планируют подготовить для обучения новые наборы данных, включающие сведения о больных пациентах.
Главное
- Входные данные системы включают возраст, ударный объем, пульс и систолическое, диастолическое и среднее артериальное давление.
- Разработчики указывают, что система может оценивать сужение и гибкость коронарных сосудов и необходимость стентирования.
- Модель обучали на данных 4,3 тыс. виртуальных пациентов и проверили на данных 100 пациентов Сеченовского университета.
- При оценке скорости пульсовых волн в аорте погрешность составила около 1,3 метра в секунду.
Подготовлено автоматически с помощью ИИ, возможны неточности. Полный просмотр материала доступен только для медицинских специалистов с высшим медицинским образованием.
Войти Регистрация