В Первом МГМУ имени И.М. Сеченова Минздрава РФ на цифровой кафедре создали нейросеть, которая способна анализировать ЭКГ и с высокой точностью автоматически распределять их по классам. То есть модель поможет обнаружить сразу несколько патологий сердечно-сосудистой системы у пациента и обратить на этот факт внимание врача, сообщает «Газета.Ru».
Разработчики уверены, что автоматизация процесса классификации ЭКГ облегчит медработникам работу с большими объемами данных и поможет своевременно диагностировать сердечно-сосудистые заболевания.
Руководитель проекта, студентка цифровой кафедры Первого МГМУ Алина Китиева рассказала, что классификация ЭКГ позволяет разделить записи по определенным признакам, например по типам нарушений ритма и ишемии, что существенно облегчит работу кардиологам и терапевтам. То есть нейросеть может найти сразу несколько патологий, а врач уже подтвердит либо опровергнет их наличие.
Результатом проекта будет модель, которая способна классифицировать ЭКГ с точностью не менее 95%.