Наблюдается значительный рост интереса к технологиям, способствующим улучшению диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Одним из ярких примеров таких разработок стал портативный кардиограф, созданный при Университете Лобачевского в Нижнем Новгороде. Устройство не только выполняет электрокардиографию, но и с помощью алгоритмов искусственного интеллекта (ИИ) оперативно и точно ставит диагноз, что открывает новые горизонты в области кардиологии.
Технологические достижения
Портативный кардиограф, разработанный нижегородскими учеными, представляет собой носимое устройство, которое в реальном времени снимает электрокардиограмму и передает данные на сервер через мобильное приложение. Используя современные технологии ИИ, система обеспечивает высокую точность диагностики, что является важным шагом в борьбе с сердечно-сосудистыми заболеваниями.

Премьер-министр России Михаил Мишустин отметил, что подобные разработки стали возможны благодаря государственной поддержке исследовательских центров, действующих при вузах. В частности, 12 таких структур уже получили специальные гранты для реализации своих проектов.
"Мы видим ощутимую отдачу от этих вложений — за последние четыре года было разработано несколько десятков прикладных новаций, которые могут быть внедрены в практику", — подчеркнул Мишустин.
Примеры успешных разработок
В качестве примера успешной реализации технологий ИИ в медицине премьер-министр упомянул создание фреймворка для автоматического машинного обучения, разработанного исследовательским центром на базе Университета ИТМО в Санкт-Петербурге. Этот набор инструментов позволяет значительно ускорить процесс формирования отраслевых моделей ИИ для промышленности, что также может быть применимо в медицинской сфере.
Кроме того, ученые Пензенского государственного университета совместно с коллегами из Казахстана разработали метод оценки состояния сердца с помощью нейросетей. Эта технология позволяет за считанные секунды получить диагноз при подозрении на инфаркт, включая подробное описание его локализации и стадии развития. Разработка уже зарегистрирована как российский и евразийский патент, что подчеркивает ее значимость и актуальность.
Актуальность проблемы
Согласно данным Минздрава России, в 2023 году смертность от инфаркта миокарда и инсульта составила 545,66 случаев на 100 тысяч населения. Увеличение числа пациентов с инфарктами, в том числе среди молодых людей в возрасте 40-45 лет, подчеркивает необходимость внедрения новых технологий в диагностику и лечение сердечно-сосудистых заболеваний.
Инфаркт миокарда возникает при нарушении кровотока в коронарной артерии, что приводит к отмиранию клеток сердечной мышцы. Важно отметить, что своевременная диагностика может спасти жизнь пациента. Первичные признаки инфаркта включают боли за грудиной, одышку и головокружение, однако не все врачи обладают достаточным опытом для быстрой и точной интерпретации ЭКГ.
Роль нейросетей в диагностике
Разработанный алгоритм, созданный учеными ПГУ и Казахстана, призван помочь врачам более точно оценивать состояние сердца пациента, независимо от их уровня квалификации. Уникальность этого метода заключается в том, что он позволяет формировать расширенные диагностические заключения, включая информацию о локализации, стадии и типе инфаркта миокарда.
Нейронные сети, обученные на распознавание признаков инфаркта на ЭКГ, анализируют данные и предоставляют результаты за доли секунды.
"ЭКГ снимается в цифровом формате, и нейросеть обрабатывает поступившие данные, выдавая результаты с указанием изменений в зубцах и отклонений в определенных областях сердца", — пояснила Оксана Безбородова, заведующая кафедрой "Техносферная безопасность" ПГУ.
Метод также позволяет выявлять наличие старых инфарктов, что значительно расширяет возможности диагностики. Врач получает обобщенное заключение, которое может содержать информацию о состоянии пациента, наличии отклонений от нормы или подозрении на инфаркт миокарда с указанием его локализации и стадии.
Разработка портативного кардиографа и других технологий, использующих искусственный интеллект, открывает новые горизонты в области диагностики сердечно-сосудистых заболеваний.