Технология ИИ в диагностике и лечении сердечно-сосудистые заболевания

190
таких технологий является искусственный интеллект (ИИ). Искусственный
интеллект может иметь различные применения для диагностики сердечно-
сосудистых заболеваний. Например, существуют системы, основанные на ИИ,
которые могут анализировать результаты рентгеновских, CT-сканов,
MRI-сканов,
ультразвуковых изображений, фото и видео-данных, чтобы обнаруживать ранние
симптомы, прогнозировать развитие сосудистых заболеваний, а также улучшать
результаты лечения. Также роботы-докторы, основанные на ИИ,
могут иметь ряд
преимуществ. Они могут улучшать умственную, физическую, эмоциональную,
развивая ум.
1. Анализ изображений на основе ИИ.
2. Роботизированная хирургия.
3. Диагностика на основе ИИ.
4. Разработка лекарств на основе ИИ.
5. Носимые устройства на основе ИИ.
6. Системы поддержки принятия клинических решений на основе ИИ.
7. Управление клиническими испытаниями на основе ИИ.
8. Управление здоровьем населения на основе ИИ.
Методика выявления
сердечно-сосудистых заболевания.
В основном применения ИИ в диагностике и лечении сердечно-сосудистых
заболевания можно разделить на условно три основные группы: 1) алгоритмы,
предназначенные для анализа существующих клинических данных; 2) разработки
моделей риска,
используя машинное обучение; и 3) использование различных
технологий, таких как распознавание образов, робототехника, интернет вещей,
робототехника, нейронные сети, т.д.
В основном, этапы процесс анализа и
выявления
сердечно-сосудистых
заболевания состоит из нескольких этапов, направленных на сопоставления работы
сердца пациента с стандартном функционирования или выявления аномалий в
показаниях, которые формируется и вычисляются с помощью ряда этапов (рис. 1.).
Рис.1. Этапы процесса анализа и
выявления
сердечно-сосудистых заболевания с
помощью технологии искусственного интеллекта.
Из рисунка 1 видно, что анализа и
выявления
сердечно-сосудистых заболевания с
помощью технологии искусственного интеллекта сложный и ресурсоёмкий процесс.
Так на этапе сбора данных о пациентах, необходимо собрать различные
биометрические и биографические данные о пациенте, включая возраст, пол,
артериальное давление, уровень холестерина,
уровень сахара в крови, историю
болезни результаты физических осмотров, результаты сканирования и т.д. Наряду с
выше упомянутыми данными на практике для диагностики сердечно-сосудистых
заболеваний широко используются также и электрокардиограммы (ECG),
ультразвуковые сканирования, рентгенография, MRI-данные, CT-данные, цветовое
допплеровское сканирование (CDS).
Для анализа этой информации широко используются
различные алгоритмы,
такие как рекуррентные нейронные сети (RNN), глубокое обучение (DL) и т.д [2].
Сбор данных о
пациентах с
ССЗ
Построение
модели
машинного
обучения
Анализ данных
Оценка точности
модели
Использование
модели для
прогнозирования
риска ССЗ
Рекомендация по
профилактически ССЗ
191
Примером использования рекуррентные нейронные сети (RNN) в качестве
алгоритма машинногог при моделировании предсказания рисков сердечно-
сосудистых заболеваний можно описать в следующей форме:
import keras from keras.layers import Input, Embedding, LSTM, Dense
from keras.models import Model
# Ввод данных о пациенте
inputs = Input(shape=(1,))
# Эмбеддинг данных embedding = Embedding(input_dim=1000,
output_dim=64)(inputs)
# LSTM слой lstm = LSTM(32)(embedding)
# Выходной слой outputs = Dense(1, activation='sigmoid')(lstm)
# Создание модели
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy',
metrics=['accuracy']) model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32).
После удовлетворительной проверки работы модели, она может быть
использована для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний.
Анализ последних исследования показывают, что
применение искусственного
интеллекта увеличивает точность прогнозирования риска сердечно-сосудистых
заболеваний. Однако также установлено, что применение различных моделей
машинного обучения в анализе клинических данных имеет ряд проблем, связанных:
риском «вымышленных» результатов; «дыры» в данных; «проблемы» связанные с
«мультиколлинеарностью».
В целях избежание мультиколлинеарности в анализе данных для предсказания
сердечно-сосудистых заболеваний является использование техники регуляризации.
В этих целях используются различные
процедуры анализа данных, которые могут
определить мультиколлинеарность, такие как матричные ранги, VIF и т.д. На ряду с
этим в ряде исследований использованы методы регуляризации, такие как Lasso,
Ridge и Elastic Net, чтобы снизить коэффициенты при признаках с
мультиколлинеарностью. Также используются алгоритмы, которые могут работать
с мультиколлинеарностью, такие как случайный лес и XGBoost или можно
использовать методы моделирования исключающие признаки, имеющие высокую
корреляцию, а также использовать связанные признаки, такие как суммы, разности,
произведения и т.д., чтобы уменьшить количество признаков.
Таким образом, залогом успешного применения алгоритмов машинного обучения
к конкретной медицинской-задаче является не только правильно подобранная
модель, но и признаки, на которых модель обучается.