Российские ученые обучили ИИ анализу данных в шуме

Ученые Саратовского национального исследовательского государственного университета им. Н. Г. Чернышевского разработали инновационный метод на основе искусственного интеллекта, способный выявлять направленные связи между сигналами даже в условиях сильных шумов. Эта технология открывает новые возможности для ранней диагностики сердечно-сосудистых заболеваний и персонализированного подбора терапии, заявили в пресс-службе Министерства науки и высшего образования РФ.

Как пояснили эксперты, определение причинно-следственных связей между сигналами крайне востребовано в различных сферах — от кардиологии и нейрофизиологии до климатологии и машиностроения. В медицине это позволяет понять механизмы взаимодействия между сердцем и сосудами, а в экологии — определить, какие именно процессы влияют на изменение климата, сообщает ТАСС.

Внедрение новой разработки позволит врачам не только точнее подбирать лечение, но и отслеживать восстановление пациентов после инфаркта, а также выявлять патологии на ранних стадиях при массовых обследованиях.

До этого для решения подобных задач использовались традиционные математические методы, которые анализируют, насколько знание одного сигнала улучшает прогнозирование другого. Однако эти подходы требуют сложных вычислений и часто оказываются неэффективными при работе с короткими, неполными или сильно зашумленными данными.

Ранее специалисты Центра цифровой медицины Сеченовского университета создали нейросеть для выявления болезни Паркинсона по результатам ЭЭГ-исследований. ИИ определяет предполагаемый диагноз с точностью до 97%.