Российские исследователи разработали инновационный метод ранней диагностики болезни Паркинсона, применяя современные нейросетевые технологии. Этот проект, созданный молодыми специалистами из Сеченовского университета, направлен на обнаружение заболевания на доклинической стадии, когда еще не проявились видимые симптомы. Такой подход способен значительно повысить эффективность лечения и улучшить качество жизни пациентов.
В настоящее время диагностика болезни базируется на клинических признаках: треморе, мышечной скованности и замедлении движений, а затем подтверждается нейровизуализацией. Новый способ предлагает использовать электроэнцефалографию (ЭЭГ), ранее не применявшуюся для данной цели. Метод основан на анализе особенностей электрической активности мозга у пациентов с болезнью Паркинсона.
«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 данные. Как оказалось, это вполне реально», — рассказала «Известиям» автор проекта, выпускница магистратуры «Информационные системы и технологии» Сеченовского университета Екатерина Вахромеева.
В исследовании были использованы обезличенные данные ЭЭГ из открытого зарубежного источника. Нейросеть обучали на выборке данных, помеченных неврологом. Тестирование показало, что модель умеет с точностью до 97% выявлять частотные аномалии в электроэнцефалограммах, что помогает диагностировать болезнь Паркинсона на ранних этапах.
Подробнее читайте в эксклюзивном материале «Известий»:
Ученая модель: нейросеть выявит ранние признаки болезни Паркинсона по ЭЭГ