В Петербурге разработан метод предупреждения аритмии с использованием нейросети

В Петербурге разработали метод предупреждения аритмии с помощью нейросети. Технология может анализировать кардиосигналы, сопоставлять их с ритмом здорового сердца и предупреждать о необходимости обратиться к врачу, сообщили в пресс-службе вуза

В Петербурге разработали метод предупреждения аритмии с помощью нейросети. Технология может анализировать кардиосигналы, сопоставлять их с ритмом здорового сердца и предупреждать о необходимости обратиться к врачу, сообщили в пресс-службе вуза

Девушка из Петербурга научила нейросеть выявлять аритмию сердца по данным с часов Студентка Государственного университета аэрокосмического приборостроения создала метод, который с помощью нейросети может предупреждать о риске аритмии. Технология анализирует сигналы сердца с обычных устройств, например, смарт-часов или медицинских датчиков. Созданная система сравнивает ваш сердечный ритм с образцом здорового сердца. Выдает результат в процентах: 100% — норма, чем ниже — тем выше риск. Если показатель низкий, система рекомендует обратиться к врачу. При использовании метода не нужно обращаться к врачу — нейросеть справляется сама. Если же новинку начнут применять в больницах, то она может мгновенно передавать данные врачу в реанимации. Как утверждает сама создательница, способ предназначен в первую очередь для самоконтроля и может применяться также регулярно и просто, как, например, тонометр. Сейчас девушка ищет партнеров среди производителей медоборудования и фармкомпаний для внедрения ИИ в массовое пользование. #наука #медицина #ии

Нейросети против аритмии ‍ Студентка Института радиотехники и инфокоммуникационных технологий Ольга Лифанова разработала метод раннего предупреждения сердечной аритмии с помощью нейросети. Технология анализирует кардиосигналы, сравнивает их с ритмом здорового сердца и своевременно сообщает о возможных отклонениях. Как это работает? Метод основан на серии исследований, проведённых в Институте экспериментальной медицины. Для обучения нейросети использовались четыре типа кардиосигналов: — ритм здорового сердца, — зашумленный сигнал, — сигнал без патологий под физической нагрузкой, — сигнал с признаками аритмии. Система анализирует фактический кардиосигнал, полученный, например, со смарт-часов или холтеровского монитора, и сравнивает его с эталоном здорового сердца. «Использование нейронных сетей позволяет проводить анализ кардиосигналов самостоятельно, без участия врача. Пользователи получают результат, на основании которого система может рекомендовать обратиться к специалисту. Кроме того, при использовании данного метода в системах холтеровского или ЭКГ мониторирования в реанимационных отделениях, результат может поступать на компьютер лечащего врача в режиме реального времени» — рассказывает Ольга Лифанова. ГУАП — территория, где технологии работают на здоровье!

В Петербурге студентка разработала метод предупреждения аритмии с помощью нейросети, сообщили в ГУАП. Технология может анализировать кардиосигналы, сопоставлять их с ритмом здорового сердца и предупреждать о необходимости обратиться к врачу. / Наука

⏳ Девушка из Петербурга научила нейросеть выявлять аритмию сердца по данным с часов Студентка Государственного университета аэрокосмического приборостроения создала метод, который с помощью нейросети может предупреждать о риске аритмии. Технология анализирует сигналы сердца с обычных устройств, например, смарт-часов или медицинских датчиков. Созданная система сравнивает ваш сердечный ритм с образцом здорового сердца. Выдает результат в процентах: 100% — норма, чем ниже — тем выше риск. Если показатель низкий, система рекомендует обратиться к врачу. При использовании метода не нужно обращаться к врачу — нейросеть справляется сама. Если же новинку начнут применять в больницах, то она может мгновенно передавать данные врачу в реанимации. Как утверждает сама создательница, способ предназначен в первую очередь для самоконтроля и может применяться также регулярно и просто, как, например, тонометр. Сейчас девушка ищет партнеров среди производителей медоборудования и фармкомпаний для внедрения ИИ в массовое пользование. Крамола Подпишись