МОСКВА, 25 декабря. /ТАСС/. Специалисты Грозненского государственного нефтяного технологического университета (ГГНТУ) имени академика М. Д. Миллионщикова разработали нейросеть, которая распознает виды птиц и отличает здоровых особей от больных. Об этом сообщила пресс-служба Минобрнауки РФ.
Нейросеть позволяет идентифицировать виды и выявлять болезни пернатых на основании их визуальной симптоматики. В местах скопления птиц и парковых зонах города будут установлены датчики, фиксирующие количество распознанных больных птиц. Полученные данные будут переданы в Центр эпидемиологии, что позволит быстро реагировать на негативные экологические ситуации.
Способность этой нейросети различать виды и собирать информацию о местах обитания птиц упростит создание банка данных, что ранее требовало значительного времени и ресурсов. Автоматизация таких процессов может значительно повысить точность исследований и сократить объем работ.
Кроме того, в Пензенском государственном университете (ПГУ) также разработали и зарегистрировали веб-приложение для автоматической интерпретации электрокардиосигналов с помощью искусственного интеллекта. Это приложение позволяет на ранних этапах выявить потенциально опасные патологии сердечно-сосудистой системы. Об этом также сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ, подчеркивая значимость таких технологий в ранней диагностике заболеваний.
Согласно данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), сердечно-сосудистые заболевания остаются главной причиной смерти по всему миру, причем большинство из них связано с ишемической болезнью сердца, инфарктом миокарда и артериальной гипертонией.
Для борьбы с этой проблемой научный коллектив Пензенского государственного университета разработал веб-приложение «CardioAI», которое использует сверточную нейросеть для автоматической интерпретации электрокардиосигналов. Это новшество позволяет на ранних стадиях выявить потенциально опасные патологии сердечно-сосудистой системы и, по заявлению разработчиков, по точности анализа не уступает зарубежным аналогам.
Уникальная особенность разработки заключается в доработанной сверточной нейронной сети, которая, как сообщается, способна ставить правильный диагноз в 90% случаев. Проведенные испытания на базе около 2000 электрокардиосигналов показали высокую точность нейросети, которая близка к результатам, полученным кардиологами.
Основные функции веб-приложения заключаются в загрузке данных ЭКГ с последующей обработкой, выявлением нарушений ритма, проводимости и ишемических изменений. Разработчики уверяют, что демоверсия приложения будет легка в использовании.
Анализ данных пользователей осуществляется на основе сверточной нейронной сети, обученной на большом количестве аннотированных данных, включая около 10 тысяч электрокардиосигналов как с патологиями, так и без них. Программа может классифицировать данные по восьми основным классам патологических признаков заболеваний, включая наиболее опасные нарушения ритма сердца.
Результаты анализа пользователю предоставляются всего за несколько секунд, что позволяет быстро выявлять наличие или отсутствие отклонений. В случае нахождения отклонений, программа формирует рекомендации и определяет круг возможных патологий.
Как отметил один из разработчиков, профессор кафедры «Медицинская кибернетика и информатика» ПГУ Леонид Кривоногов, приложение выступает в роли электронного ассистента врача, позволяя ему оперативно получать результаты обследований и корректировать лечение, основываясь на данных, предоставленных искусственным интеллектом.
