Аннотация
Искусственные нейронные сети - это форма искусственного
компьютерного интеллекта, которая в последние 10 лет вновь стала предметом
исследовательского интереса. Хотя они широко использовались для решения
инженерных задач, они лишь недавно были применены к медицинским проблемам,
особенно в области радиологии, урологии, лабораторной медицины и кардиологии. В
кардиологии искусственные нейронные сети были успешно применены для решения
проблем в диагностика и лечение ишемической болезни сердца и инфаркта миокарда,
при интерпретации электрокардиографии и выявлении аритмий, а также при анализе
изображений при рентгенографии сердца и сонографии.
Структура и архитектура ИНС
Искусственная нейронная сеть использует компьютерные
технологии для моделирования биологической нервной системы как структурно, так
и функционально. Как и его биологический аналог, искусственная нейронная сеть
представляет собой сильно взаимосвязанную сеть из большого числа простых
процессорных блоков: входного, скрытых и выходного слоёв. Скрытые и выходной слои
обрабатывают множество данных, полученное для вычисления выходных данных.
Каждый обрабатывающий блок (нейрон) в скрытом слое умножает
каждый начальный ввод на соответствующее соединение или синаптический вес,
полученный на этапе обучения. Впоследствии они суммируются в каждом нейроне и передаются
через передаточную функцию, которая масштабирует выходные данные до значения в
ограниченном диапазоне (например, от 0 до 1). Затем выходные данные становятся
входными данными для следующего слоя.
В настоящее время архитектуры нейронных сетей создаются в основном
методом проб и ошибок, хотя правила оптимизации нейронных сетей находятся в
стадии разработки. Решения о количестве нейронов в скрытом слое, количестве
используемых скрытых слоев, структуре соединений нейронов и типах передаточных
функций в значительной степени являются эмпирическим процессом.
Болезни сердца и методы анализа и выявления их
Одним из самых
распространённых заболеваний сердечно-сосудистой системы является ишемическая
болезнь сердца. Ишемическая болезнь сердца (ИБС) — это острое или хроническое заболевание, связанное с
уменьшением или полной остановкой кровоснабжения мышечной ткани сердца. Оно
возникает из-за сужения просвета артерий сердца при появлении в них
атеросклеротических бляшек. Приток крови к сердцу и его питание уменьшается или
прекращается совсем, что приводит к развитию ишемии.
Основным
способом выявления патологий является электрокардиограмма. В классическом
варианте в зависимости от места расположения электрода выделяют, так
называемые, стандартные, усиленные и грудные отведения. Каждое из них
показывает биоэлектрические импульсы, снятые с сердечной мышцы под
определенным углом. Благодаря такому подходу в итоге
на электрокардиограмме вырисовывается полная характеристика работы каждого
участка сердечной ткани. При помощи этого распространенного диагностического метода можно
определить конкретное место, в котором происходит патологический процесс.
Помимо каких-либо нарушений в работе миокарда (сердечной мышце), ЭКГ
показывает пространственное расположение сердца в грудной клетке.
Применение ИНС в обнаружении и лечении болезней сердца в
последнее время стало популярным и необходимым в медицине. Пока что внедрение
технологий ИИ в медицину находится на этапе тестирования и сравнения точности результатов
работы ИНС и медицинских заключений врачей-кардиологов. По этой причине, до сих
пор не оглашается детальный отчёт о структуре нейронной сети, однако известны
принцип работы и точность на тестовых выборках. Общий принцип работы ИНС
заключается в следующем: на вход нейронная сеть получает множество данных на
основе 23 неинвазивных переменных-датчиков. Эти переменные-датчики включали
данные анамнеза и физического обследования, а также результаты неинвазивного тестирования,
такого как тестирование на беговой дорожке. Кроме этого, учитывались физиологические
данные человека, такие как рост, вес, объём сердечной мышцы и т.д. Полученные
данные нейронная сеть обрабатывает и на выходе выдаёт заключение о диагнозе
пациента, подробном курсе лечения, а также дальнейшей профилактики сердечно-сосудистых
заболеваний. На обучающей выборке, которая включала в себя более 10000 наборов
данных о различных болезнях, ИНС в среднем давала 87% правильных заключений о
состоянии пациентов при положительной прогностической точностью (true positive rate) и 92% правильных
заключений при отрицательной прогностической точности (true negative rate). В сравнении с
профессиональными врачами, точность заключений составила в среднем 83%, можно
сделать вывод, что нейронные сети уже могут быть встроены в повседневную работу
с пациентами. Что касается скорости работы ИНС, то заключение с полным
описанием она выдаёт в пределах минуты, в то время как врачи тратят на эту
процедуру не менее получаса.
Вывод
На сегодняшний день, внедрение нейронных сетей в сферу медицины находится лишь на тестовом этапе, однако уже сейчас они демонстрируют успех и в обозримом будущем могут быть внедрены в работу кардиологов. Факт того, что ИНС выдаёт заключение быстрее и точнее врача может помочь спасти множество человеческих жизней.
Источник:
Artificial Neural Networks: Current Status in Cardiovascular Medicine DIPTI ITCHHAPORIA, MD, PETER B. SNOW, PHD,* ROBERT J. ALMASSY, MS,# WILLIAM J. OETGEN, MD, MBA, FACC Washington, D.C.; Colorado Springs, Colorado; and Alexandria, Virginia