Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене

Нейросеть научилась оценивать эластичность аорты

Этот показатель важен для принятия решения о стентировании сосудов при стенозе – сужении и перекрытии просвета тромбом или атеросклеротической бляшкой, при котором часто развивается ишемический инсульт.
Для лечения стеноза врачи устанавливают стенты, чтобы расширить суженные области сосудов и восстановить кровоток. Однако перед установкой такого стента-каркаса необходимо знать ряд показателей, например, фракционный резерв кровотока, для измерения которого требуется дорогостоящий (и одноразовый) датчик, который вводят в организм человека.
Чтобы решить эту проблему и отказаться от инвазивного метода измерения показателей, ученые Первого МГМУ им. И.М. Сеченова разработали компьютерную модель, которая позволяет рассчитать резерв кровотока и другие индексы для каждого пациента индивидуально.
Что интересно:
🔹 нейросеть обучена на результатах моделирования 4000+ цифровых двойников пациентов (кстати, о них мы рассказывали вот здесь);
🔹 для вычислений она использует простые данные: артери

Этот показатель важен для принятия решения о стентировании сосудов при стенозе – сужении и перекрытии просвета тромбом или атеросклеротической бляшкой, при котором часто развивается ишемический инсульт.

Для лечения стеноза врачи устанавливают стенты, чтобы расширить суженные области сосудов и восстановить кровоток. Однако перед установкой такого стента-каркаса необходимо знать ряд показателей, например, фракционный резерв кровотока, для измерения которого требуется дорогостоящий (и одноразовый) датчик, который вводят в организм человека.

Чтобы решить эту проблему и отказаться от инвазивного метода измерения показателей, ученые Первого МГМУ им. И.М. Сеченова
разработали компьютерную модель, которая позволяет рассчитать резерв кровотока и другие индексы для каждого пациента индивидуально.

Что интересно:
🔹 нейросеть обучена на результатах моделирования 4000+ цифровых двойников пациентов (кстати, о них мы рассказывали
вот здесь);
🔹 для вычислений она использует простые данные: артериальное давление, возраст, пол, вес, частоту пульса;
🔹 отклонения модели от данных измерений реальных пациентов составили 10–15%.


Подписывайтесь на наш Telegram-канал о цифровом здравоохранении "Записки Галена" и узнавайте первыми о ключевых разработках и достижениях медицины.

#медицина #здоровье #здравоохранение #врачи