Томские ученые разработали искусственный интеллект для анестезиологов-реаниматологов  Оригинал

Ученые СибГМУ разработали первый в России алгоритм на основе искусственного интеллекта для анестезиологов-реаниматологов. Нейросеть поможет своевременно прогнозировать тяжелые состояния пациентов, связанные со скрытыми кровопотерями после операций или травм. Об этом 29 мая сообщает пресс-служба вуза.

Разработка представляет собой нейронную сеть, которая обрабатывает данные с медицинского оборудования мониторов, к которым подключен пациент во время операции или в реанимации.

«Скрытые кровопотери это кровотечения, которые могут происходить в результате травм, операций или других медицинских процедур. Они не всегда видны невооруженным глазом и долго могут оставаться незамеченными даже опытными врачами, что может привести к серьезным осложнениям. Для выявления скрытых кровотечений необходим непрерывный мониторинг частоты сердечных сокращений, артериального давления и насыщения кислородом в крови. Эти методы доступны на любом мониторе пациента в реанимации. Сотрудники лаборатории «Бионические цифровые платформы» помогают выявить риск кровопотери по незначительным изменениям динамики ключевых показателей еще до того, как проявятся клинические признаки, и изменения увидит врач. Решение актуально не только для клиник СибГМУ, но и для любой больницы», рассказал заместитель главного врача по лечебной работе, заведующий отделением анестезиологии и реанимации факультетских клиник СибГМУ Андрей Диш.

По словам доцента кафедры медицинской и биологической кибернетики СибГМУ, руководителя проекта Ивана Толмачева, для обучения нейрсети ученые выбрали международные дата-сеты MIMIC, а также VitalDB.

Они собирают данные о пациентах, которые попадали в реанимации. Эти сведения используют большинство исследователей для разработки алгоритмов машинного обучения и прогнозирования состояния тяжелых пациентов.

Ранее томчкие ученые выявили неизвестный хантавирус у насекомоядных на Кавказе. Наряду с уже известными хантавирусами, у кавказских бурозубок был обнаружен ранее неизвестный вид, сообщает пресс-служба ТГУ.