Уникальные разработки ученого ТюмГУ высоко оценили на международной конференции
В Академгородке Новосибирска завершилась международная конференция «Биотехнологии – медицине будущего». На ней свои проекты в области технологий персонализированной медицины представил аспирант ТюмГУ, научный сотрудник лаборатории инструментальной диагностики Кардиоцентра Сергей Дьячков. Он презентовал исследования, над которыми работал совместно с кардиологами и врачами ультразвуковой и функциональной диагностики. Исследование тюменца «Клиническая система поддержки принятия решений кардиологического профиля» посвящено решению проблемы внедрения в повседневную практику врача запатентованных методик диагностики и прогнозирования развития сердечно-сосудистых заболеваний. «Зная особенности применения на практике математической статистики и методов машинного обучения, мы предложили схему использования персонифицированного подхода, которая позволит повысить качество диагностирования заболеваний, в том числе на ранней стадии, и, конечно, качество лечения», – рассказал С. Дьячков. Разработанная программа представляет веб-сервис, который может выполнять запросы врачей по вычислению факторов риска наличия заболеваний и патологий с помощью запатентованных моделей. Достаточно будет заносить данные пациентов в программу, чтобы увидеть риски в соответствии с предложенными комплексной системой способами. Выступая с докладом «Алгоритм анализа ЭКГ, основанный на непрерывном вейвлет-преобразовании с использованием графических процессоров», Сергей рассказал о способах обработки цифровых ЭКГ-сигналов для решения задач медицинской диагностики. Как пояснил молодой ученый, в качестве первой экспериментальной задачи была выбрана задача прогнозирования ответа на сердечную ресинхронизирующую терапию (СРТ – высокотехнологичный метод лечения хронической сердечной недостаточности, который предполагает установку электрокардиостимулятора, электроды которого контролируют работу сердца и помогают его камерам сокращаться синхронно). Алгоритм предназначен для анализа ЭКГ пациентов и заключается в переводе ЭКГ-сигнала в «изображение», с последующим построением моделей диагностики (частотно-временного спектра), позволяющих выявлять фундаментальные различия между группами «больных» и «здоровых» пациентов. В случае прогнозирования ответа на СРТ система определит, для каких пациентов такая терапия будет эффективна, а для каких – нет.Это поможет снизить количество рисков, связанных с оперативным вмешательством, если оно не требуется или не даст должного результата, а также улучшить отбор пациентов на выполнение такого вида оперативного лечения. Использование таких подходов становится возможным и экономически оправданным благодаря развитию методов машинного обучения (искусственных нейронных сетей) и инфраструктуры для их повсеместного применения, что помогает реализовывать концепцию персонифицированной и телемедицинской диагностики, сообщили в Кардиоцентре. По итогам сессии Сергей Дьячков занял 2-е место за представленные исследования. «Сейчас все наши усилия направлены на продолжение исследований, проведения новых экспериментов с целью построения моделей для прогнозирования и диагностирования различных болезней и патологий, способных помочь врачам ускорить процесс обследования и способствовать развитию медицинской науки», – поделился планами ученый. Источник: Управление стратегических коммуникаций ТюмГУ
Партнёр:
Тюменский государственный университет