Нейросеть Сеченовского университета диагностирует болезнь Паркинсона по ЭЭГ

Ученые из Сеченовского университета разработали нейросеть, способную распознавать болезнь Паркинсона по результатам электроэнцефалографии (ЭЭГ). Точность модели уже достигает 97%. В будущем на ее основе планируется создать цифровой сервис для ранней диагностики болезни.

Проблема ранней диагностики

В настоящее время болезнь Паркинсона диагностируют на основании клинических симптомов, таких как снижение двигательной активности, тремор рук и скованность мышц. Диагноз подтверждается методами нейровизуализации.

Разработчики проекта ставят перед собой задачу выявлять эту патологию на ранней стадии, до появления первых симптомов. На этой стадии лечение способно значительно замедлить развитие заболевания и сохранить качество жизни пациентов.

Использование нейросети

Для обучения нейросети ученые использовали открытый зарубежный датасет, содержащий обезличенные данные ЭЭГ пациентов с болезнью Паркинсона и здоровых людей. Модель была обучена на одной выборке данных и проверена на другой, которую она «видела» впервые.

Результаты показали, что нейросеть может распознавать частотные аномалии на электроэнцефалограммах и выявлять пациентов с болезнью Паркинсона с высокой точностью.

Перспективы применения

Создание цифрового сервиса для ранней диагностики болезни Паркинсона позволит врачам быстро и точно ставить предварительный диагноз и назначать исследования для его подтверждения.

Эксперты отмечают, что применение искусственного интеллекта (ИИ) в медицине постоянно расширяется. Нейросети обладают большими возможностями для анализа и нахождения новых закономерностей, которые ранее были неизвестны человеку.

В ближайших планах команды — собрать большой датасет с данными ЭЭГ пациентов с различными стадиями развития болезни Паркинсона. Это позволит дообучить модель и протестировать ее совместно с экспертами-неврологами.

Разработка нейросети для диагностики болезни Паркинсона по результатам ЭЭГ – важный шаг в борьбе с этим недугом. Ранняя диагностика играет ключевую роль в успешном лечении, позволяя замедлить прогрессирование заболевания и сохранить качество жизни пациентов.

В настоящее время диагностика болезни Паркинсона основывается на клинических симптомах, которые могут проявиться уже на поздних стадиях.

Использование нейросети открывает возможность выявлять патологию на ранней стадии, до появления первых признаков. Нейросеть, обученная на данных ЭЭГ, способна распознавать специфические частотные аномалии, которые могут указывать на развитие болезни Паркинсона.

Высокая точность модели (97%) позволяет рассматривать ее как перспективный инструмент для скрининга пациентов и выявления групп риска.

Создание цифрового сервиса на основе этой технологии позволит врачам быстро и эффективно проводить предварительную диагностику, что в свою очередь сократит время на постановку точного диагноза и назначение лечения.

Важно отметить, что нейросеть не заменяет собой квалифицированного медицинского специалиста. Она выступает как вспомогательный инструмент, который может повысить эффективность диагностики и улучшить качество лечения пациентов.