Исследователи создали нейросеть для проверки особенностей электрической активности мозга у пациентов с болезнью Паркинсона. Эта модель способна обнаруживать частотные отклонения, типичные для этого заболевания, на основе данных электроэнцефалографии (ЭЭГ), при этом ее точность достигает 97%. В дальнейшем планируется на базе этой технологии разработать первый цифровой сервис, который позволит диагностировать заболевание на ранних этапах по ЭЭГ. Благодаря этому сервису врачи смогут оперативно и с высокой точностью ставить предварительный диагноз и назначать необходимые для подтверждения обследования.

Методы диагностики болезни Паркинсона

В современной медицине болезнь Паркинсона выявляют, опираясь на клинические признаки, такие как снижение моторных функций, тремор рук, мышечная скованность и другие симптомы, а диагноз подтверждают посредством нейровизуализации. Молодые ученые из Сеченовского университета разрабатывают проект, направленный на выявление болезни еще на самых ранних стадиях, до появления симптомов. Ранняя диагностика важна, поскольку лечение на этом этапе может существенно замедлить прогрессирование болезни и сохранить качество жизни пациентов. В этом разработчики видят перспективы использования искусственного интеллекта.

Основная цель проекта — автоматизировать процесс ранней диагностики болезни Паркинсона и сделать ее более доступной для пациентов.

— В настоящее время ЭЭГ не применяется для диагностики этого заболевания. Однако есть научные работы российских и зарубежных специалистов, которые рассматривают особенности электрической активности мозга на ЭЭГ у пациентов с болезнью Паркинсона и сравнивают их с показателями здоровых людей. Мы поставили перед собой задачу понять, возможно ли с помощью нейросети дифференцировать эти данные. Как оказалось, это вполне осуществимо, — рассказала «Известиям» автор проекта, выпускница магистратуры «Информационные системы и технологии» Сеченовского университета Екатерина Вахромеева.

Для исследования ученые использовали открытый зарубежный датасет с обезличенными ЭЭГ-записями пациентов с болезнью Паркинсона и здоровых добровольцев, который был размечен вручную неврологом. Эти данные ученые разделили на обучающую и тестовую выборки. Модель обучалась на первой выборке, после чего на второй, с которой нейросеть сталкивалась впервые, проверялась способность распознавать ЭЭГ здоровых и больных. Результат показал, что нейросеть способна выявлять частотные аномалии и диагностировать болезнь Паркинсона с точностью до 97%.

— Результаты выполненной научной работы выглядят очень многообещающе, — отметил научный руководитель проекта, эксперт Центра цифровой медицины Сеченовского университета Денис Андриков. — Использование нейросети для анализа ЭЭГ расширяет возможности поиска предикторов для развития болезни и может стать важным инструментом для врачей при принятии диагностических решений.

Нейросеть в диагностикеСправка «Известий»

Болезнь Паркинсона — одна из наиболее распространенных нейродегенеративных болезней нервной системы. Она поражает от 16 до 20 человек на 100 тысяч населения. В 2016 году число больных достигло 6,1 млн человек во всем мире, а к 2019 году выросло до 8,5 млн (увеличение порядка 39%). По прогнозам специалистов, количество пациентов с этой патологией продолжит расти и к 2050 году может достичь 25,2 млн, что вдвое превысит показатели 2021 года.

В ближайших планах исследователей — собрать крупный датасет с ЭЭГ-записями пациентов на разных стадиях развития болезни Паркинсона, чтобы дополнительно обучить модель и провести тестирование вместе с экспертами-неврологами, сообщили ученые.

По словам Евгения Соболева, сооснователя биотех-стартапа Scanderm, искусственный интеллект уже достиг хороших результатов в диагностике заболеваний.

— Подобные технологии показали свою эффективность. Мы создали несколько ИИ-сервисов для анализа кожи с помощью смартфона, на рынке есть множество решений для анализа медицинских исследований, например рентгеновских снимков. Логично, что применение нейросетей для анализа ЭЭГ является следующим шагом. Можно ожидать, что эта технология поможет выявлять болезнь Паркинсона на ранних этапах и даст возможность вовремя начать лечение, — отметил эксперт.

Модель уже демонстрирует точность в 97%, что подтверждает ее высокий потенциал для практического использования и решения задачи ранней диагностики болезни, отметил гендиректор группы компаний ST IT, эксперт TechNet НТИ Антон Аверьянов.

— Нейросети обладают отличными возможностями для выявления новых закономерностей, неизвестных ранее человеку. В данном случае это подтверждается и показывает, насколько они важны для развития медицины, — подчеркнул он.

Эксперт добавил, что в целом применение искусственного интеллекта в медицине расширяется, и в ближайшие годы ИИ откроет новые возможности для лечения различных заболеваний.