#НОРИЛЬСК. “Таймырский Телеграф” – Исследовательская группа кафедры системного анализа и исследования операций Института информатики и телекоммуникаций Сибирского государственного университета науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева (СибГУ) совместно с коллегами кафедры общей хирургии имени профессора М.И. Гульмана КрасГМУ им. проф. В.Ф. Войно-Ясенецкого разработала уникальную интеллектуальную систему определения степени тяжести перитонита. Основное назначение разработанной системы – обеспечить оперативную оценку степени тяжести перитонита по показателям крови и исследованиям брюшной полости. Об этом сообщили в пресс-службе СибГУ.
“В связи с ростом ургентной хирургической патологии усиливается необходимость в применении систем и моделей для ранней диагностики заболеваний. Важную роль в обеспечении точности постановки диагноза играют методы и способы математического моделирования. В результате тесного сотрудничества медиков и специалистов в области системного анализа была создана программа, позволяющая быстро и качественно оценить тяжесть состояния пациентов, а также сформировать схему адекватной терапии. Созданная модель получила высокую оценку в диагностике пациентов с диагнозом “перитонит”, позволяющая экстренно диагностировать степень патологического процесса”, – пояснил ассистент кафедры общей хирургии имени профессора М.И. Гульмана Евгений Дябкин.
В основу интеллектуальной системы положены алгоритмы эволюционного поиска и деревья принятия решения. Для этой задачи медиками была построена база данных, содержащая сведения о протекании заболевания, собранная по историям болезни пациентов. На основе этих данных сотрудниками кафедры системного анализа и исследования операций СибГУ была построена интеллектуальная система, показавшая 100-проценнтную точность на тестовых данных. Разработанная модель была реализована в виде программной системы и передана на кафедру общей хирургии КрасГМУ, где прошла дополнительную апробацию и также показала 100-процентную точность диагностики.
“Примечательно, что для выполнения аналогичной диагностики врач использует 13 различных показателей, нашей системе понадобилось всего четыре из них. Таким образом, ценность полученного результата является не только практической, но и теоретической. Исследуя причины такой разницы, специалисты медицинской диагностики могут получить новое знание. Например, знание о том, что эти показатели тесно связаны между собой и не требуется собирать все 13 показателей при принятии решения. Поиск новых знаний в области медицинской диагностики – это огромное преимущество систем искусственного интеллекта”, – рассказал доцент кафедры системного анализа и исследования операций Института информатики и телекоммуникаций СибГУ Леонид Липинский.
Дальнейшим направлением работы исследовательской группы СибГУ и КрасГМУ является формирование новых диагностических моделей и объединение их в единую информационно-аналитическую систему. Разработка таких систем является одним из наиболее перспективных подходов к решению современных задач медицины, таких как повышение уровня персонализации и разработка новых форм превентивной и предиктивной медицины.
