НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В КАРДИОЛОГИИ

NEURAL NETWORK TECHNOLOGIES IN CARDIOLOGY

Alexandr Zabolotin

undergraduate, department of applied informatics, T.F. Gorbachev Kuzbass State Technical University,

Russia, Kemerovo

Ключевые слова: искусственные нейронные сети, кардиология, диагностика и лечение сердечно-сосудистых заболеваний.

Keywords: artificial neural networks, cardiology, diagnosis and treatment of cardiovascular diseases.

В настоящее время практически все сферы жизни общества стремятся использовать интеллектуальные системы для своих нужд. Это происходит не только потому что возможности компьютеров растут, но и потому что появляется возможность быстрее и точнее решать сложнейшие задачи, а также в разы упростить выполнение повседневных заданий [1].

В частности, новейшими разработками таких систем пользуются медики. В данной статье проводится обзор интеллектуальных систем, используемых в кардиологии.

Одна из приоритетных задач в кардиологии является диагностика заболевания на ранней стадии его развития. Так как процесс лечения существенно упрощается, в связи с тем, что необратимые изменения в работе организма ещё не наступили, и первопричину устранить значительно легче.

Особенно эффективными для использования в таких задачах себя показали системы, основанные на использовании искусственных нейронных сетей (ИНС). ИНС – математические модели, построенные по принципу работы человеческого мозга [2]. Они состоят из нейронов, принимающих сигналы, присваивающих им весовые коэффициенты, затем производящих над ними вычисления и передавая дальше. Объединенные между собой в одну сеть, они способны решать сложные задачи, для которых ресурсы человеческого мозга недостаточны [3]. В совокупности с опытом врача, специализирующегося на диагностике заболеваний сердечно-сосудистой системы, эффективность применения данных систем только возрастает.

Например, в работе О. В. Мельник с соавторами рассматривается применение нейросетевого преобразователя частотных сигналов для анализа сердечного ритма в режиме реального времени. Одной из задач анализа является обнаружение ранних аритмий для их безотлагательного лечения и предотвращения необратимых и угрожающих жизни последствий [4].

Не на последнем месте находится диагностика ишемической болезни сердца, так в работе Сбоева А. Г. с соавторами была разработана система классифицирующая выделенные признаки и выстраивающая на их основе прогностическую модель ишемической болезни сердца и коронарного атеросклероза, с точностью определения около 96% [5].

Существуют даже системы позволяющие выявить сразу несколько заболеваний, например предложенная Ясницким Л. Н. с соавторами модель имеет возможность по симптомам пациента определить 9 заболеваний сердечно-сосудистой системы. Также данная система может быть использована пациентами для самоконтроля своего состояния здоровья [6].

Анализ публикаций о применении ИНС в кардиологии показал, что уже существуют системы способные не только значительно помочь врачам в постановке верного диагноза, но и пациентами для контроля своего здоровья.

Современные технические возможности позволяют вывести диагностику и прогнозирование течения заболевания на качественно новый уровень. За счёт этого имеется возможность увеличить результативность лечения пациентов, с заболеваниями сердечно-сосудистых систем.

Список литературы:

1. Kruglov V., Borisov V. [Artificial neural networks]. Teoriya i praktika. Moscow, Goryachaya liniya – Telekom Publ., 2002, 382 p. (In Russ.).
2. Головинова В.Ю., Киреев С.Г., Котенко П.К., Минаев Ю.Л., Штамбург И.Н., Кузьмин С.Г. Нейросетевые модели прогнозирования заболеваемости в организованных коллективах // Вестн. Рос. воен.-мед. акад. - 2014. - № 3(47). - С. 150–154.
3. Выучейская М.В., Крайнова И.Н., Грибанов А.В. Нейросетевые технологии в диагностике заболеваний (обзор) // Журн. мед.-биол. исследований. - 2018. - Т. 6, № 3. - С. 284–294. DOI: 10.17238/issn2542- 1298.2018.6.3.284
4. Мельник О. В., Челебаев С. В., Челебаева Ю. А. Анализ сердечного ритма в режиме реального времени на основе искусственных нейронных сетей // Клиническая медицина. - 2016. - №6. - С. 33-39.
5. Сбоев А.Г., Горохова С.Г., Черний Н.Н. Разработка нейросетевой методики раннего диагностирования ишемической болезни сердца и коронарного атеросклероза // Вестн. ВГУ. Сер.: Химия. Биология. Фармация. - 2011. - № 2. - С. 204–213.
6. Ясницкий Л.Н., Думлер А.А., Полещук А.Н., Богданов К.В., Черепанов Ф.М. Нейросетевая система экспресс-диагностики сердечно-сосудистых заболеваний // Перм. мед. журн. - 2011. - Т. XXVIII, № 4. - C. 77–86.