AP13068289 Жүрек-қантамыр жүйесі патологияларын ерте диагностикалау үшін машиналық оқыту әдістерін қолдану

Жобаның мақсаты - электрокардиограмма негізінде машиналық оқыту әдістерін қолдана отырып, жүрек-қан тамыр жүйесі патологиясын диагностикалауға арналған толық функционалды прототипті, аппараттық-бағдарламалық платформа құру.

Дүниежүзінде жүрек-қан тамырлары аурулары өлім-жітімнің негізгі себебі болып қала береді. Көптеген дамыған Еуропа елдерінде бұл көрсеткіш өлімнің 40% құрайды, ал Қазақстанда - 50% -дан астам [1-3].

Соңғы мәліметтерге сәйкес Қазақстанда, адамдардың көпшілігі қан айналымы жүйесінің ауруларынан көз жұмады - барлық өлімнің 24,44%, екінші орында - тыныс алу органдарының аурулары - 12,89%, үшінші орын - қатерлі ісіктер - 12% [4-5].

Бұл жұмыстың негізгі бөлігі - машиналық оқу алгоритмдерін қолдана отырып, жүрек-қантамыр аурулары мен өкпе ауруын ерте анықтау үшін сандық бақылау әдістерін зерттеу және аппараттық-бағдарламалық кешенді құру, сол арқылы өкпе мен жүрек-қантамыр ауруыларынан болатын өлім-жітімді айтарлықтай азайтуға үлес қосу.

Жоғары сезімталды электронды стетоскопты кәдімгі стетоскопка қарағанда обструктивті коронарлық артерия ауруының скринингіне қолдануға болады. Кәдімгі стетоскоптарда гемодинамикалық тұрғыдан маңызды коронарлық артерияның ауруына байланысты турбулентті қан ағымының инкоркоронарлық шуын анықтау үшін аускультация қабілеті жетіспейді. Біздің зерттеулерімізге сәйкес, электронды стетоскоптардың сезімталдығы соңғы кезеңде айтарлықтай өсті. Қазіргі уақытта электронды стетоскоптың акустикалық стетоскопқа қарағанда сезімталдығы жоғары, бұл кардиолог үшін де, анализ кезінде пациент үшін де жоғары.

Деректерді талдаудың математикалық әдістерін енгізу фонокардиография (ФКГ) мен электрокардиографияның (ЭКГ) мүмкіндіктерін айтарлықтай кеңейтті. Сонымен қатар, инвазивтілік, қауіпсіздік, қарсы көрсетілімдердің болмауы, салыстырмалы түрде арзан жабдықтар сияқты артықшылықтар фонокардиографияның телемедицинада қолданудың алғышарттарын жасайды. Бұл жағдайда машиналық оқыту маңызды рөл атқарады, өйткені жүрек-тамыр ауруларын диагностикалық тестілеу кезінде алынған мәліметтерден сәйкестіктерді табуға мүмкіндік береді.