Ученые Новосибирского государственного университета (НГУ) разработали и запатентовали метод, который с помощью ИИ выделяет самые важные для прогноза заболевания симптомы и показатели в электронных медицинских картах. Разработку планируют представить на Петербургском международном экономическом форуме (ПМЭФ), сообщили ТАСС в пресс-службе вуза.
© РИА Новости
Одним из ключевых барьеров для внедрения ИИ в медицине специалисты называют трудности с интерпретацией выводов нейросетей: алгоритм выдает ответ, но врач не понимает, почему система "решила" именно так. Это снижает доверие и делает использование таких решений рискованным.
"Сотрудники Центра искусственного интеллекта Новосибирского государственного университета запатентовали метод, который помогает автоматически выделять самые важные для прогноза заболевания симптомы и показатели в электронных медицинских картах. Новый способ уже используют для "обучения" системы поддержки врачебных решений "Доктор Пирогов", чтобы она точнее распознавала симптомы и оценивала риски для пациента. Сейчас команда завершила патентование метода и занимается тонкой настройкой системы. Разработчики планируют представить результаты на Петербургском международном экономическом форуме", — рассказали в пресс-службе.
В НГУ отметили, что разработка относится к области медицинской информатики и анализа больших массивов медицинских данных. По сути, это алгоритм, который "просматривает" тысячи деперсонифицированных карт пациентов с одинаковым диагнозом и находит среди десятков и сотен полей те признаки, которые чаще всего встречаются у больных с этим заболеванием и сильнее всего влияют на постановку диагноза.
"Затем с помощью этого способа мы определяем, какие для заданных заболеваний симптомы более информативны, и используем их в системе поддержки принятия врачебных решений", — приводит пресс-служба слова разработчика Владимира Иванисенко.
Метод обработки электронных медицинских карт заключается в преобразовании данных с одинаковым диагнозом в набор бинарных признаков, на которых обучают нейросеть. Она не только выдает прогноз, но и выделяет наиболее значимые симптомы и показатели (для надежности модель запускают многократно и отбирают устойчивые признаки). Это повышает точность диагностики в системах поддержки решений: врач видит, какие симптомы система посчитала ключевыми, и может сопоставить их со своим опытом; подход универсален и применим в разных системах, а также служит основой для "рискомеров", оценивающих вероятность заболеваний. По мнению ученых, в перспективе такие методы сделают цифровую медицину надежнее и прозрачнее, поскольку алгоритмы будут не только прогнозировать, но и объяснять свои выводы.
Петербургский международный экономический форум пройдет с 3 по 6 июня. Главная тема — "Прагматичный диалог — путь к стабильному будущему". Программа форума посвящена формированию новой модели глобального развития в условиях трансформации мировой экономики. В программе — Форум МСП, Форум креативных индустрий, Международный молодежный форум "День будущего", форум "Лекарственная безопасность". В рамках культурной программы пройдет фестиваль "Петербургские сезоны", а также традиционные Спортивные игры ПМЭФ.
Организатор форума — Фонд Росконгресс. Генеральный информационный партнер -ТАСС.
