Об этом «Газете.Ru» сообщили в пресс-службе университета.
Работу ведут в Институте персонализированной кардиологии под руководством профессора Филиппа Копылова. Аспирант Аида Гаджиахмедова анализирует три массива данных одновременно: состав летучих органических соединений в выдыхаемом воздухе, результаты биоимпедансного анализа состава тела и стандартные клинико-лабораторные показатели.
Комплексный анализ всех трех источников позволяет диагностировать метаболический синдром — опасное сочетание ожирения, артериальной гипертензии и нарушений углеводно-жирового обмена, которое резко повышает риск инфаркта и инсульта.
Ключевое отличие подхода от традиционного машинного обучения — использование графов знаний. Эта технология позволяет системе учитывать сложные взаимосвязи между биомаркерами: например, как один показатель меняет интерпретацию другого. Именно поэтому модель точнее работает при диагностике многофакторных метаболических состояний, чем алгоритмы, рассматривающие каждый признак по отдельности.
Конечная цель — портативный анализатор для клинического и дистанционного использования.
По замыслу авторов, такое устройство ускорит скрининг метаболического синдрома, которым, по мировым данным, страдает каждый четвертый взрослый.
Исследование находится в стадии разработки и апробации.