В ПГУ разработали способ, позволяющий с использованием нейронных сетей диагностировать инфаркт миокарда

Ученые подведомственного Минобрнауки России Пензенского государственного университета (ПГУ) совместно с коллегами из Казахстана разработали способ нейросетевого анализа состояния сердца. Диагностическое заключение о состоянии сердца пациента при подозрении на инфаркт можно получить за доли секунды с подробным описанием локализации, стадии развития и вида инфаркта миокарда по глубине поражения центрального органа кровеносной системы. Медики и ИТ-специалисты зарегистрировали российский и евразийский патенты и приступили к реализации идеи. Об этом рассказала газета «Аргументы и факты».

Инфаркт (ишемия) миокарда — это некроз сердечной мышцы, чаще всего в левом желудочке. Возникает при нарушении или прекращении кровотока в коронарной артерии. Из-за недостаточного кровоснабжения клетки не получают кислорода, отмирают, и пораженная область миокарда утрачивает способность сокращаться и расслабляться. Инфаркт может привести к нарушению функций сердца вплоть до его остановки.

По оперативным данным Минздрава России в 2023 году от инфаркта миокарда и от острого нарушения мозгового кровообращения (инсульта) на 100 тысяч населения погибло 545,66 человек.

Число пациентов с инфарктами неуклонно растет, причем заболевание поражает людей молодого возраста. Важно сразу оказать первую помощь больному и понять, с какой именно его разновидностью придется бороться. Помочь врачу более полно и точно оценить состояние сердца пациента, в независимости от уровня квалификации и опыта работы медика, может способ, разработанный учеными ПГУ и Казахстана.
Медики и ИТ-специалисты: канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой «Техносферная безопасность» ПГУ Оксана Безбородова, д-р техн. наук, профессор кафедры «Информационно-измерительная техника и метрология» ПГУ Олег Бодин, канд. техн. наук, доцент кафедры «Электроэнергетика и электротехника» ПГУ Андрей Герасимов, д-р техн. наук, профессор кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» ПГУ Виталий Полосин, д-р мед. наук, профессор, заведующий кафедрой «Внутренние болезни» ПГУ Фагим Рахматуллов, доцент кафедры «Внутренние болезни» ПГУ Руслан Рахматуллов, аспирант кафедры «Информационно-измерительная техника и метрология» ПГУ Владислав Шерстнев, канд. техн. наук, доцент, заведующий кафедрой робототехники и технических средств автоматики Казахского национального технического университета имени К. И. Сатпаева Касымбек Ожикенов, канд. техн. наук, доцент, доцент Казахского национального женского педагогического университета Жадыра Алимбаева, предлагают диагностировать состояние сердца с помощью анализа нейронными сетями, обученными на распознавание прямых и взаимосвязанных признаков инфаркта миокарда в электрокардиосигнале. Для этого способа они разработали уникальные решающие правила.

Способ превосходит все известные решения. Аналоги не позволяют формировать расширенные диагностические заключения со сведениями о локализации, стадии и виде инфаркта миокарда и глубине поражения стенок затронутых областей сердца.

«Например, перегородочный и задний инфаркты миокарда выявляются по изменениям электрокардиографических отведений (ЭКС) V1 и V3. Только первый — по прямым признакам, а второй — по взаимосвязанным», — поделилась Оксана Безбородова.

В России и по всему миру диагностируют заболевание по первичным признакам и по расшифровке кардиограммы (ЭКГ). Первые признаки ишемии — это боли за грудиной, одышка, головокружение. Инфаркты практически всегда сопровождаются изменениями на ЭКГ. Они настолько характерны, что по изменениям кардиограммы можно узнать тип инфаркта. А по отведению, каждое из которых отвечает за определенный участок миокарда, можно выяснить, где именно произошло омертвение тканей. Это видно по изменению зубцов. Но не все врачи обладают достаточным опытом, чтобы сразу определить, какой именно случай перед ними.

Расшифрует ЭКГ и представит результат, по словам разработчиков, математика. Решающие правила составлены для всех возможных вариантов соотношений локализаций и глубины поражения сердечной мышцы. Ученые разработали специальные алгоритмы и схемы.

«ЭКГ снимается не на бумагу, а представляется в цифровом виде. Нейросеть анализирует поступившие данные с помощью разработанных решающих правил. За доли секунды выдаются результаты: изменился такой-то зубец, какие отклонения и в какой области сердца. Информация, проанализированная нейросетью, выводится на электронное табло», — рассказала Оксана Безбородова.

Разработчики предлагают свой способ внедрить в кардиограф. Это откроет возможность врачу, независимо от его квалификации и опыта, более полно и точно оценить состояние сердца пациента.

«Такой помощник, например, для врачей скорой помощи просто необходим. Зная все данные, они моментально смогут принять действенные меры для конкретного случая», — добавила Оксана Безбородова.

Теперь научный коллектив планирует создать прототип кардиографа с нейросетью, обученной анализировать состояние сердца. Они готовы сотрудничать с профильными организациями. Им предстоит разработать набор блоков и электрических схем для них, рассчитать все элементы, спроектировать нейронную сеть и многое другое. Медики уже начали собирать материал для обучения нейросети.

Метод также позволяет определить и наличие старых инфарктов.

По задумке авторов, в общем заключении медработник может увидеть: «состояние в пределах нормы», «имеются отклонения от нормы» или «подозрение на инфаркт миокарда».

При последнем показателе выводится его наименование, локализация для конкретной стадии (переднеперегородочный, передневерхушечный, переднеперегородочный с переходом на верхушку, боковой и так далее), а также наименование стадии (острейшая, острая, подострая, рубцовая). Далее осуществляется перечисление затронутых ИМ областей с указанием соответствующего им вида.

В планах также расширить функционал кардиографа со встроенным способом нейросетевого анализа состояния сердца. Он будет определять и другие заболевания: брадиаритмию (уменьшение числа сердечных сокращений), блокаду сердца («застревание» электрического импульса), аритмию (нарушение регулярности и последовательности нарушений сердца), сердечную недостаточность и другие.