Учёные Волгоградского государственного медицинского университета совместно с исследователями Исламского университета Азад в Иране, разработали нейросеть для диагностики респираторных заболеваний.
Как сообщила ТАСС кандидат медицинских наук Екатерина Беликова, технология особенно актуальна в сезон эпидемий, когда нагрузка на медицинские учреждения значительно возрастает.
Как работает нейросеть для диагностики ОРВИ и гриппа
Современная нейросеть для диагностики ОРВИ анализирует сразу несколько источников информации. В их числе — температура тела, артериальное давление, уровень глюкозы, а также характерные симптомы пациента. Дополнительно система обрабатывает изображения медицинских документов, включая лабораторные бланки.
Благодаря такому комплексному подходу искусственный интеллект может отличать грипп от других вирусных инфекций. Это особенно важно, поскольку симптомы многих заболеваний схожи и могут вводить в заблуждение даже опытных специалистов.
Почему точная диагностика респираторных заболеваний сложна
Ежегодно миллионы людей обращаются к врачам с жалобами на высокую температуру, кашель, слабость и головную боль. Однако грипп, простуда и аденовирусные инфекции часто имеют похожие проявления.
Из-за этого на ранних этапах заболевания бывает сложно поставить точный диагноз без лабораторных исследований. Нейросеть помогает решить эту проблему: она быстро анализирует большие объёмы данных, выявляет скрытые закономерности и предлагает вероятный диагноз, который врач затем уточняет.
Технологии искусственного интеллекта в медицине
Разработка основана на усовершенствованной модели с механизмом долгой краткосрочной памяти. Кроме того, в систему встроен модуль оптического распознавания символов, который позволяет считывать данные с фотографий анализов и медицинских заключений.
Это значительно упрощает работу врачей и снижает вероятность ошибок при ручном вводе информации. Подобные решения являются частью глобального тренда внедрения искусственного интеллекта в медицину.
Перспективы использования нейросетей в здравоохранении
Эксперименты показали, что новая модель демонстрирует более высокую точность по сравнению с традиционными методами диагностики. При этом разработчики подчёркивают, что нейросеть не заменяет врача, а служит вспомогательным инструментом.
Использование таких технологий позволяет повысить качество медицинской помощи, ускорить постановку диагноза и снизить нагрузку на специалистов, особенно в периоды эпидемий.
