Применение ИНС в диагностировании и лечении болезней ССС

 

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