Научная работа студентов
ОНИРС СНО Молодежные лаборатории
8 учебная неделя
pk@nstu.ru, +7 (383) 319 59 99 — приёмная комиссия

Новосибирские инженеры научат нейросеть анализировать дыхание человека

Новости

Специалисты Новосибирского государственного технического университета НЭТИ планируют подключить методы машинного обучения к анализу записей акустических сигналов легких человека с портативного устройства мониторинга состояния здоровья, сообщил «Интерфаксу» заведующий кафедрой защиты информации НГТУ НЭТИ Андрей Иванов.

«По мере накопления базы данных записей сигналов алгоритмы будут модернизироваться, когда наберется датасет (структурированный набор — ИФ) размеченных данных, можно будет переходить уже к методам искусственного интеллекта, обучать нейросеть и детектировать различные артефакты при дыхании и кашле, помогая врачам отслеживать динамику пациентов», — сказал Иванов.

Он отметил, что в 2022 году специалисты НГТУ НЭТИ разработали алгоритм расчета жизненно важных показаний пациентов для портативного диагностического устройства, созданного компанией-резидентом технопарка новосибирского Академгородка «Медико-биологический союз».

Устройство, представляющее собой небольшой датчик, который фиксируется на теле с помощью специального пластыря, подключается к мобильному телефону и измеряет температуру тела, частоту сердечных сокращений, дыхательных движений, приступов кашля и потенциально ряд других акустических параметров дыхания.

Оцифрованные данные передаются в базу данных и обрабатываются на сервере, при необходимости врач может прослушать запись традиционным способом.

«Сейчас мы донастраиваем некоторые функции, повышаем точность детектирования и прорабатываем различные сценарии использования: это может быть медучреждение, где врач смог бы в динамике отследить состояние пациента, может быть и для телемедицины, и просто как персональное устройство, чтобы человек отслеживал свое состояние», — отметил собеседник агентства.

По его словам, при разработке алгоритма сложность состояла в том, что готовых баз данных аудиозаписей о дыхании людей не существует, в отличие, например, от баз рентгеновских снимков.

«Трудность состояла в том, что данные необходимо собирать с пациентов именно разработанным устройством, а не традиционными фонендоскопами, что требует сотрудничества с медучреждением и обучения врачей. Затем записи анализируются методами спектрального анализа. Сложность также заключается в том, что каждый человек индивидуален и требуется определить универсальные параметры настройки устройства. В данный момент рассматривается вариант использования устройства в педиатрии для мониторинга особенностей дыхания у детей», — сказал Иванов.

Со своей стороны, директор ООО «Медико-биологический Союз», выступающего инициатором проекта, Михаил Лосев сообщил «Интерфаксу», что сервисы дистанционного мониторинга состояния здоровья востребованы в самых разнообразных сегментах частной и государственной медицины.

«Мы планируем выпустить опытную серию устройств до конца года и начать государственную регистрацию продукта», — сказал он.

Размещение информации на странице:
Управление информационной политики  
Наверх
 

Обработка персональных данных

Мы используем сервис веб-аналитики Яндекс Метрика, который использует cookie.

Собранная при помощи cookie информация не может идентифицировать вас, однако может помочь нам улучшить работу нашего сайта. Вы можете отказаться от использования cookies, выбрав соответствующие настройки в браузере. Также Вы можете запретить сбор данных с помощью расширения для браузера «Блокировщик Яндекс Метрики». Используя этот сайт, вы соглашаетесь на обработку персональных данных.