Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
IT Russia brief

ИИ научили новому методу диагностики эпилепсии

Система не просто выдает готовые решения, но объясняет логику своих действий. Ученые Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова и Национального медико-хирургического центра им. Н. И. Пирогова представили новейший метод диагностики психоневрологических расстройств с помощью искусственного интеллекта. Нейросетевая модель не просто анализирует электроэнцефалограммы и диагностирует состояние пациента, но и детально расписывает причины принятия тех или иных решений. Это окажет большую помощь в поддержке пациентов, страдающих эпилепсией. Данный момент устраняет одно из основных препятствий для расширения применения искусственного интеллекта в медицине. Врачи не могут доверять готовым решениям машины, не понимая логики ее действий. Теперь постановка диагноза происходит в полностью прозрачных условиях. Метод был протестирован на трех разных нейросетевых архитектурах, включая гибридную модель, которая показала наилучший результат. Анализ признаков подтвердил соответствие извест
   Источник изображения: ItRussia.Media
Источник изображения: ItRussia.Media

Система не просто выдает готовые решения, но объясняет логику своих действий.

Ученые Российского экономического университета им. Г. В. Плеханова и Национального медико-хирургического центра им. Н. И. Пирогова представили новейший метод диагностики психоневрологических расстройств с помощью искусственного интеллекта. Нейросетевая модель не просто анализирует электроэнцефалограммы и диагностирует состояние пациента, но и детально расписывает причины принятия тех или иных решений. Это окажет большую помощь в поддержке пациентов, страдающих эпилепсией.

Данный момент устраняет одно из основных препятствий для расширения применения искусственного интеллекта в медицине. Врачи не могут доверять готовым решениям машины, не понимая логики ее действий. Теперь постановка диагноза происходит в полностью прозрачных условиях.

Метод был протестирован на трех разных нейросетевых архитектурах, включая гибридную модель, которая показала наилучший результат. Анализ признаков подтвердил соответствие известным нейрофизиологическим механизмам эпилепсии.