Российские ученые разработали систему искусственного интеллекта, способную распознавать сразу несколько хронических заболеваний легких по составу выдыхаемого воздуха. В перспективе технология может использоваться для быстрого скрининга пациентов и помочь выявлять заболевания еще до проведения углубленного обследования.
Фото: unsplash
Как сообщили ТАСС в пресс-службе Сеченовского университета, специалисты вуза создали модель машинного обучения, которая анализирует химический состав выдыхаемого воздуха и различает бронхиальную астму, хроническую обструктивную болезнь легких (ХОБЛ), муковисцидоз и лимфангиолейомиоматоз.
В основу разработки легли данные 843 участников исследования, включая пациентов с различными заболеваниями органов дыхания и здоровых добровольцев. Для анализа ученые использовали протонную масс-спектрометрию высокого разрешения, позволяющую в режиме реального времени определять летучие органические соединения, после чего результаты обрабатывались алгоритмами машинного обучения.
Исследование показало, что каждому заболеванию соответствует собственный набор химических маркеров в выдыхаемом воздухе. Наиболее высокой точности алгоритм достиг при выявлении муковисцидоза, однако успешно различал все четыре заболевания.
Ученые отметили, что в перспективе такие анализаторы смогут использоваться в поликлиниках для первичного скрининга.
Ранее Bzzz.news сообщал, что ученые разработали способ прогнозирования распространения рака легких.
