Исследователи Саратовского национального исследовательского государственного университета им. Н. Г. Чернышевского разработали новаторский метод, основанный на искусственном интеллекте, который способен выявлять направленные взаимосвязи между сигналами даже в условиях значительного шума. Эта технология открывает новые горизонты для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний и индивидуализированного подбора терапии, как сообщили в пресс-службе Министерства науки и высшего образования РФ.
Как уточнили специалисты, установление причинно-следственных связей между сигналами является крайне актуальным в различных областях – от кардиологии и нейрофизиологии до климатологии и машиностроения. В медицине это дает возможность понять механизмы взаимодействия между сердцем и сосудами, а в экологии – выяснить, какие процессы способствуют изменениям климата, сообщает ТАСС.
Применение новой технологии позволит врачам не только более точно подбирать лечение, но и контролировать восстановление пациентов после инфаркта, а также выявлять патологии на ранних стадиях во время массовых обследований.
Ранее для решения подобных задач использовались традиционные математические подходы, анализирующие, насколько знание одного сигнала улучшает прогнозирование другого. Однако такие методы требуют сложных расчетов и часто оказываются неэффективными при работе с короткими, неполными или сильно зашумленными данными.
Ранее эксперты Центра цифровой медицины Сеченовского университета разработали нейросеть для диагностики болезни Паркинсона на основе результатов ЭЭГ-исследований. Искусственный интеллект определяет предполагаемый диагноз с точностью до 97%.
МГУ открыл факультет искусственного интеллекта
