Группа ученых из Петрозаводского государственного университета и Кувейтского колледжа науки и технологий (Kuwait College of Science and Technology) создали программу, способную диагностировать болезнь Паркинсона с помощью ЭЭГ. В основе программы лежит искусственный интеллект, и, соответственно, машинное обучение. Программа разработана таким образом, что она способна работать даже в небольших медицинских гаджетах, которые можно носить с собой – такие устройства обычно не обладают большой мощностью.
Исследователи записали двадцать образцов ЭЭГ от здоровых людей и еще столько же от пациентов с болезнью Паркинсона. Чтобы качественно проанализировать информацию, специалисты создали определенный алгоритм, состоящий из нескольких этапов. Первый этап – это удаление из записи лишних шумов, электрических сигналов и звуков. Такие помехи не несут необходимой информации и могут лишь помешать дальнейшей работе. Второй этап – использование оставшихся частот в работе с математикой и статистикой. Результат – выявление тех показателей, которые отличают здорового человека от больного.
Таких показателей оказалось одиннадцать – и если их заметить, то с точностью вплоть до 99,9% можно определить и диагностировать болезнь Паркинсона. Дело в дельта- и тета-ритмах электрической активности мозга. Обычно они протекают медленно, но у людей с болезнью Паркинсона было зафиксировано более яркое выражение данных показателей.
Одним из самых важных открытий стало ускорение процесса: выяснилось, что для того, чтобы поставить диагноз, хватает всего одиннадцать признаков, а вся ЭЭГ не требуется. Так получается сократить длительность процесса в одиннадцать раз – теперь он занимает меньше секунды. Преимуществ больше, чем кажется, ведь это значит, что требуется меньше вычислительных ресурсов.
Дмитрий Корзун, научный сотрудник Петрозаводского государственного университета и один из авторов исследования, объяснил, что минимальные затраты на вычисления обеспечивают работу программы даже на устройствах с маленькой мощностью – это особенно полезно для тех, кому необходимо отслеживать собственное состояние как можно чаще.
