10 учебная неделя
pk@nstu.ru, +7 (383) 319 59 99 — приёмная комиссия

Новосибирские инженеры научат нейросеть анализировать дыхание человека

Новости

Специалисты Новосибирского государственного технического университета НЭТИ планируют подключить методы машинного обучения к анализу записей акустических сигналов легких человека с портативного устройства мониторинга состояния здоровья, сообщил «Интерфаксу» заведующий кафедрой защиты информации НГТУ НЭТИ Андрей Иванов.

«По мере накопления базы данных записей сигналов алгоритмы будут модернизироваться, когда наберется датасет (структурированный набор — ИФ) размеченных данных, можно будет переходить уже к методам искусственного интеллекта, обучать нейросеть и детектировать различные артефакты при дыхании и кашле, помогая врачам отслеживать динамику пациентов», — сказал Иванов.

Он отметил, что в 2022 году специалисты НГТУ НЭТИ разработали алгоритм расчета жизненно важных показаний пациентов для портативного диагностического устройства, созданного компанией-резидентом технопарка новосибирского Академгородка «Медико-биологический союз».

Устройство, представляющее собой небольшой датчик, который фиксируется на теле с помощью специального пластыря, подключается к мобильному телефону и измеряет температуру тела, частоту сердечных сокращений, дыхательных движений, приступов кашля и потенциально ряд других акустических параметров дыхания.

Оцифрованные данные передаются в базу данных и обрабатываются на сервере, при необходимости врач может прослушать запись традиционным способом.

«Сейчас мы донастраиваем некоторые функции, повышаем точность детектирования и прорабатываем различные сценарии использования: это может быть медучреждение, где врач смог бы в динамике отследить состояние пациента, может быть и для телемедицины, и просто как персональное устройство, чтобы человек отслеживал свое состояние», — отметил собеседник агентства.

По его словам, при разработке алгоритма сложность состояла в том, что готовых баз данных аудиозаписей о дыхании людей не существует, в отличие, например, от баз рентгеновских снимков.

«Трудность состояла в том, что данные необходимо собирать с пациентов именно разработанным устройством, а не традиционными фонендоскопами, что требует сотрудничества с медучреждением и обучения врачей. Затем записи анализируются методами спектрального анализа. Сложность также заключается в том, что каждый человек индивидуален и требуется определить универсальные параметры настройки устройства. В данный момент рассматривается вариант использования устройства в педиатрии для мониторинга особенностей дыхания у детей», — сказал Иванов.

Со своей стороны, директор ООО «Медико-биологический Союз», выступающего инициатором проекта, Михаил Лосев сообщил «Интерфаксу», что сервисы дистанционного мониторинга состояния здоровья востребованы в самых разнообразных сегментах частной и государственной медицины.

«Мы планируем выпустить опытную серию устройств до конца года и начать государственную регистрацию продукта», — сказал он.

Размещение информации на странице:
Управление информационной политики  
Наверх