В России создали новый метод выявления эпилепсии с помощью ИИ

Ученые из Русского экономического университета имени Плеханова совместно с врачами Национального медико-хирургического центра имени Пирогова создали инновационный способ выявления неврологических расстройств, основанный на использовании искусственного интеллекта. Об этой разработке проинформировали в Министерстве науки и высшего образования России.

Новая технология опирается на принцип «объяснимого» ИИ, который анализирует результаты электроэнцефалограмм. Система не только с высокой точностью обнаруживает эпилептические приступы, но и демонстрирует, на каких именно данных строится вывод — указывая на конкретные области мозга и частотные характеристики, оказавшие влияние на конечный результат.

На сегодняшний день нейронные сети эффективно справляются с обнаружением судорожной активности на ЭЭГ, однако их применение ограничено из-за феномена «черного ящика». Этот эффект означает, что врачи не понимают логику принятия решений системой. Разработанный подход призван решить эту проблему, объединяя анализ частотных составляющих и визуализацию активности мозга, что делает результаты работы алгоритма доступными для понимания медицинских специалистов.

Как отметил Вадим Грубов, ведущий научный сотрудник НИИ прикладного искусственного интеллекта РЭУ, для врачей критически важно не только узнать вероятность приступа, но и понять его причины. Он подчеркнул, что созданный инструмент позволяет визуализировать эту информацию в виде так называемых тепловых карт, выделяя определенные участки коры головного мозга и характерные спектральные паттерны. Таким образом, результаты работы алгоритма трансформируются в понятную нейрофизиологическую информацию.

Разработанный метод был успешно испытан на трех различных архитектурах нейросетей, причем наилучшие показатели продемонстрировала гибридная модель. Анализ ключевых факторов, выявленных системой, подтвердил их соответствие существующим представлениям о механизмах развития эпилепсии, а также позволил обнаружить новые потенциальные биомаркеры, включая значимость высокочастотного гамма-диапазона, связанного с двигательной активностью.

Надежность и практическая ценность полученных результатов были повышены благодаря использованию реальных клинических данных, предоставленных врачами. В перспективе планируется применение данной технологии для диагностики и других неврологических и нейродегенеративных заболеваний. Исследовательская работа была проведена при поддержке Российского научного фонда и результаты опубликованы в научном журнале International Journal of Neural Systems.

Уважаемые читатели «Царьграда»!

Присоединяйтесь к нам в соцсетях ВКонтакте, Одноклассники, Telegram.

Подписывайтесь на наш канал в Дзене. Там все самое интересное.

Если вам есть чем поделиться с нами, присылайте свои наблюдения, вопросы, новости на электронную почту kuzbas@tsargrad.tv