В Сеченовском Университете разработали нейросеть для выявления болезни Паркинсона по данным ЭЭГ-исследования

Модель распознает частотные аномалии, характерные для этой патологии по результатам электроэнцефалографии, и ее точность уже сегодня достигает 97 процентов. В перспективе на основе разработки планируется создать цифровой сервис для ранней диагностики болезни Паркинсона по данным ЭЭГ. С его помощью врачи смогут быстро и точно ставить предварительный диагноз и назначать исследования для его подтверждения.
Болезнь Паркинсона – распространенное нейродегенеративное заболевание, поражающее миллионы людей. Число заболевших растет: с 6,1 млн в 2016 году до 8,5 млн в 2019 году, прогнозируется увеличение до 25,2 млн к 2050 году.
Диагностика основана на клинических симптомах и нейровизуализации, но проект Сеченовского Университета направлен на раннее выявление болезни с помощью искусственного интеллекта, еще до проявления симптомов, чтобы замедлить развитие заболевания и улучшить качество жизни пациентов.
«Суть проекта в том, чтобы автоматизировать раннюю диагностику болезни Паркинсона и сделать ее доступнее для пациентов, — рассказала автор проекта, выпускница магистратуры «Информационные системы и технологии» Сеченовского Университета Екатерина Вахромеева. — Сейчас ЭЭГ для диагностики этого заболевания не применяется. Однако есть научные публикации российских и зарубежных исследователей, посвященные особенностям электрической активности головного мозга на электроэнцефалографии пациентов с болезнью Паркинсона и их сравнению с ЭЭГ здоровых людей. Мы поставили перед собой задачу выяснить, можно ли с помощью нейросети дифференцировать эти ЭЭГ. Как оказалось, это вполне реально».
Подробнее читайте в нашей статье на сайте: https://www.sechenov.ru/pressroom/news/v-sechenovskom-universitete-razrabotali-neyroset-dlya-vyyavleniya-bolezni-parkinsona-po-dannym-eeg-i/