Am 28. Oktober präsentierte das Forschungsteam der Staatlichen Universität Pensa auf der Internationalen Konferenz für künstliche Intelligenz und Mensch-Computer-Interaktion den Bericht "Anwendung des maschinellen Lernens für die Klassifizierung von tensiometrischen Bluttestergebnissen zur Diagnose von chronischer Herzinsuffizienz". Die Konferenz fand in Wuhan (China) statt.

Die Autoren des Berichts sind: Mukhi Alkezuini - Ph. D., Absolvent des Postgraduiertenstudiums der PSU (Betreuer Vladimir Gorbachenko), Angestellter der Universität von Kerbala (Irak), Vladimir Gorbachenko - Leiter der Abteilung "Computertechnologien", Dmitry Gribkov - Postgraduiertenstudent der PSU (Betreuer Vladimir Gorbachenko), Oleg Zenin - Professor der Abteilung "Menschliche Anatomie" PSU, Ilya Miltikh - Student des Medizinischen Instituts (Betreuer Professor Oleg Zenin), Vladimir Potapov - Ph. D., Assistent der Nationalen Medizinischen Gorki-Universität Donezk.

In dem Bericht wird ein neuer, von den Autoren vorgeschlagener Ansatz zur Frühdiagnose der chronischen Herzinsuffizienz (CHF) entwickelt, der auf tensiometrischen Methoden mit anschließender Verarbeitung durch neuronale Netze beruht. "Die Arbeit stellt eine Lösung für das Problem der Klassifizierung von Zeitreihen vor, das sich bei der Analyse der Ergebnisse der tensiometrischen Analyse ergibt. Wir schlagen vor, ein rekurrentes neuronales Netz für die Klassifizierung von Zeitreihen zu verwenden", erzählte Vladimir Gorbachenko.

Das Forschungsteam analysierte Methoden neuronaler Netze für die Klassifizierung von Zeitreihen. "Der vorgestellte Ansatz zeigte bessere Genauigkeitsraten im Vergleich zu bestehenden maschinellen Lernansätzen. Der Einsatz des entwickelten neuronalen Netzwerkmodells in der medizinischen Praxis wird die Zuverlässigkeit der Diagnose von koronaren Herzerkrankungen deutlich erhöhen", fügte Oleg Zenin hinzu.

Außerdem weisen die Ergebnisse der Studie auf die Möglichkeit hin, die Tensiometer zu modernisieren, indem auf die technischen Elemente verzichtet wird, die für erzwungene Schwingungen des Tropfens sorgen. Dies wird die Kosten des Geräts erheblich senken und die Versuchsdauer verkürzen.

Wie wir bereits berichteten, haben Mediziner und IT-Spezialisten der PSU neuronale Netze entwickelt, die die Echtheit von Medikamenten feststellen und die frühe Entwicklung von chronischer Herzinsuffizienz diagnostizieren können.