В Московском государственном медицинском университете имени И.М. Сеченова при поддержке Министерства здравоохранения Российской Федерации разработали нейронную сеть на цифровой кафедре, способную проводить анализ ЭКГ с высокой точностью и автоматически классифицировать их. Эта модель позволяет выявить несколько сердечно-сосудистых патологий у пациента одновременно и привлечь врачебное внимание к данному факту, сообщает информационный портал «Газета.Ru».
Создатели уверены, что автоматизация процесса классификации ЭКГ значительно упростит работу медицинскому персоналу с большим объемом данных и способствует своевременному выявлению сердечно-сосудистых заболеваний.
По словам руководителя проекта, студентки цифровой кафедры Первого МГМУ Алины Китиевой, классификация ЭКГ поможет разделить записи по конкретным характеристикам, таким как нарушения ритма и ишемия, что значительно облегчит работу кардиологов и терапевтов. Таким образом, нейронная сеть способна обнаружить сразу несколько патологий, а диагноз будет подтвержден или опровергнут врачом.
Итоговой целью проекта является модель, способная классифицировать ЭКГ с точностью не менее 95%.
Создатели уверены, что автоматизация процесса классификации ЭКГ значительно упростит работу медицинскому персоналу с большим объемом данных и способствует своевременному выявлению сердечно-сосудистых заболеваний.
По словам руководителя проекта, студентки цифровой кафедры Первого МГМУ Алины Китиевой, классификация ЭКГ поможет разделить записи по конкретным характеристикам, таким как нарушения ритма и ишемия, что значительно облегчит работу кардиологов и терапевтов. Таким образом, нейронная сеть способна обнаружить сразу несколько патологий, а диагноз будет подтвержден или опровергнут врачом.
Итоговой целью проекта является модель, способная классифицировать ЭКГ с точностью не менее 95%.