Ученые Пензенского государственного университета (ПГУ) создали онлайн-приложение для автоматической интерпретации результатов электрокардиографии (ЭКГ) с помощью искусственного интеллекта. Приложение будет выявлять сердечно-сосудистые заболевания на ранних этапах, передает ТАСС со ссылкой на пресс-службу Минобрнауки РФ.
Как сообщает Минобрнауки, приложение с 90 % точностью ставит правильный диагноз и дает рекомендации по работе с ним. Нейросеть обучали на 2 тысячах электрокардиосигналов пациентов, имеющих сердечно-сосудистые заболевания. Эксперимент показал, что диагноз, который ставит ИИ, по точности практически идентичен прогнозам кардиолога.
В пресс-службе университета рассказали, что функционал приложения будет понятен любому пользователю. Для того, чтобы начать работу, нужно загрузить данные ЭКГ в приложение. Далее ИИ автоматически выявляет нарушения ритма, проводимости и ишемических изменений.
Приложение анализирует ЭКГ на основе сверточной нейронной сети и анализирует данные по восьми классам патологических признаков.
Разработчики позиционируют программу как электронного ассистента врача. Ее будут использовать при корректировки лечения, рассказал профессор кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» ПГУ Леонид Кривоногов.
Ранее «ЭкоПравда» писала, что британец с 4-й стадией рака рассказал, какими были первые сигналы болезни.
Российские ученые применили методы квантовой химии и системы ИИ непосредственно для поиска стабильных соединений углерода…
Международный коллектив физиков разработал недавно особое покрытие непосредственно для внешней и внутренней поверхности труб, которое…
Американские ботаники рассказали, что один из известных видов цветущих лиан, которые произрастают сейчас в прибрежных…
Научно-исследовательский и конструкторский институт химического машиностроения (АО "НИИхиммаш") намерен адаптировать специальную систему переработки диоксида углерода…
Улучшить свойства торфа, который используется для выращивания различных растений, могут так называемые биоугли непосредственно из…
Технологию применения вскрышных пород и шлаков цветной металлургии непосредственно при строительстве автодорог в условиях Крайнего…