Российская нейросеть выявляет сигналы болезни Альцгеймера

Ученые из Петрозаводска создали собственную нейросеть, которая смогла распознать наличие болезни на энцефалограммах пациентов, сообщает пресс-служба ПетрГУ.

Оценка степени хаоса, или энтропии, данных позволяет оценить степень их неупорядоченности. Ранее для измерения этого параметра в массиве тех или иных данных использовалась так называемая формула Шеннона, по которой измеряется степень «неожиданности» событи. Однако исследователи из Петрозаводского государственного университета совместно с зарубежными коллегами применили инновационный подход в выявлении степени хаоса, и заключается он в использовании в этих целях искусственного интеллекта. Такая методика обладает более высокой точностью при наличии каких-либо нарушающих сигнал помех.

Создав оригинальную нейросеть, ученые решили с её помощью проанализировать данные электроэнцефалограммы здоровых людей и пациентов с диагностированной болезнью Альцгеймера. В итоге, определив степень хаотичности сигналов головного мозга, высокий уровень которой может свидетельствовать о развитии болезни, нейросеть смогла выявить диагноз с точностью 73%. Результаты исследования, проведенного при финансовой поддержке Российского научного фонда, уже опубликованы в международном журнале Algorithms.

В дальнейшем этот метод диагностики планируют использовать в клинической практике для выявления болезни Альцгеймера на ранних стадиях. К тому же, любой ученый сможет свободно применить алгоритм к собственным данным, так как авторы нейросети опубликовали её в открытом доступе.