Команда ученых Владивостокского государственного университета работает над созданием объяснимой модели машинного обучения, которая позволит усовершенствовать методы диагностики и лечения ишемической болезни сердца, сделать их более доступными и понятными для медицинского сообщества.
Статья «Интерпретируемое машинное обучение для прогнозирования риска внутрибольничной смертности у пациентов с инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST после чрескожных коронарных вмешательств» получила высокую оценку экспертов и была опубликована в международном журнале «Computers in Biology and Medicine». Он охватывает пересечение искусственного интеллекта, биомедицинской инженерии и биоинформатики. Журнал имеет квартиль* Q1 и является востребованным в научном сообществе.
По словам руководителя проекта, и.о. директора научно-образовательного центра "Искусственный интеллект" ВВГУ, доктора технических наук Карины Шахгельдян, одной из задач ученых является разработка методов и алгоритмов, которые помогут обосновать полученные системой решения и дадут врачу инструмент для снижения риска развития неблагоприятных событий.
- Для прогнозирования фатальных и не фатальных событий при заболеваниях сердечно-сосудистой системы мы используем методы машинного обучения. Но решения, которые принимают модели, нуждаются в объяснении для врачей. Почему дан именно такой прогноз, на чем основывался выбор, сделанный искусственным интеллектом? Низкий уровень интерпретируемости моделей вызывает недоверие у врачей, что ограничивает внедрение машинного обучения в клиническую практику. Наша задача развивать это направление и встраивать полученные результаты исследований в систему поддержки принятия врачебных решений, - отметила Карина Шахгельдян.
В процессе работы учеными были проанализированы данные о 4675 пациентах, перенесших инфаркт миокарда с подъемом сегмента ST (поражение сердечной мышцы по всей толщине, - прим. ред) и оперированных методом чрескожного коронарного вмешательства.
Свой вклад в исследование внесли заслуженный деятель науки РФ, профессор Борис Гельцер, главный научный сотрудник лаборатории цифрового моделирования и анализа данных физики и биомедицины ВВГУ, сердечно-сосудистый хирург Владислав Рублев, врач высшей категории Игорь Домжалов и магистра кафедры информационных технологий и систем, специалист по машинному обучению Никита Куксин.
По словам Никиты Куксина, объяснимые модели ИИ могут указать на ранее не изученные зависимости в данных, что позволит врачам эффективнее и качественнее производить лечение пациентов.
Следующим важным этапом для ученых может стать апробация. Теперь разработчики со всего мира могут использовать результаты данного научного исследования для внедрения в свои системы поддержки принятия решений.
Справка
Квартиль – уровень цитируемости, то есть востребованности журнала научным сообществом. В результате ранжирования каждый журнал попадает в один из четырех квартилей: от Q1 (самого высокого) до Q4 (самого низкого).
Публикация материалов в журнале с квартилем Q1 — это большое достижение и признание в научном сообществе. Поздравляем ученых ВВГУ с отличными результатами!
