Волгоградские ученые совместно с коллегами из Исламского университета Азад в Иране разработали нейросетевую модель для повышения точности диагностики респираторных заболеваний, сообщила кандидат медицинских наук, доцент кафедры инфекционных болезней ВолгГМУ Екатерина Беликова в интервью ТАСС.
Система позволяет отличать грипп от других вирусных инфекций, анализируя данные о температуре, артериальном давлении, уровне глюкозы, клинических симптомах и изображениях лабораторных бланков. Это помогает врачам быстрее и точнее ставить диагнозы во время эпидемий, что особенно значимо при высокой заболеваемости.
Каждый год миллионы людей обращаются к врачам с симптомами острых респираторных вирусных инфекций. Эти симптомы часто похожи, что затрудняет диагностику даже для опытных специалистов. Разработанная модель помогает обрабатывать большие объемы данных и предлагает предварительный диагноз, который врач может уточнить.
Использование искусственного интеллекта в медицине — часть глобального тренда на цифровизацию здравоохранения. Проект включает нейросетевую архитектуру с долговременной памятью и модуль оптического распознавания для анализа лабораторных бланков, что ускоряет работу врачей.
Эксперименты показали, что модель точнее традиционных методов диагностики. Однако искусственный интеллект не заменяет профессиональную оценку врача. Результаты всегда должны проверяться квалифицированным специалистом для правильной постановки диагноза и разработки лечения.