Диагноз по выдоху: в Сеченовском университете нейросеть научили определять болезни легких

В Сеченовском университете специалисты создали модель с искусственным интеллектом, способную по выдыхаемому человеком воздуху различать четыре хронических заболевания легких. Программа диагностирует бронхиальную астму, хроническую обструктивную болезнь легких, муковисцидоз и лимфангиолейомиоматоз, сообщает ТАСС.

Для создания модели специалисты изучили образцы выдыхаемого воздуха у 843 человек. В группу вошли пациенты с бронхиальной астмой, хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ), муковисцидозом и лимфангиолейомиоматозом (ЛАМ). Также в исследовании участвовали здоровые добровольцы. Состав выдоха проанализировали с помощью протонной масс-спектрометрии высокого разрешения. Этот метод фиксирует летучие органические соединения в реальном времени. Полученные данные обработали с помощью алгоритмов машинного обучения. Разработанная модель анализировала состав компонентов воздуха и их связи.

Ученые считают, что различия в химическом составе выдыхаемого воздуха отражают особенность каждого заболевания. Наивысшую точность алгоритм показал при выявлении муковисцидоза. В целом же он успешно распознавал все исследованные заболевания. В будущем эти цифровые решения смогут применяться не только для диагностики, но и для слежения за состоянием пациента и оценки эффективности лечения.

Филипп Копылов, директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского университета, подчеркнул, что внедрение подобных инструментов исследований позволит пациентам проходить быструю диагностику с помощью анализатора выдыхаемого воздуха прямо в поликлинике. Система подскажет, требуется ли консультация пульмонолога, кардиолога, эндокринолога или другого специалиста. Сейчас ученые работают над алгоритмами не только для обнаружения заболеваний легких, но и сердечно-сосудистой патологии, некоторых видов рака и эндокринных нарушений.

Фото: nexusplexus @123RF.com