om1.ru
Искусственный интеллект поможет новосибирским хирургам прогнозировать исход операции Без нейронных сетей оценить полный объем тромбов в вене было невозможно.

Искусственный интеллект поможет новосибирским хирургам прогнозировать исход операции

Без нейронных сетей оценить полный объем тромбов в вене было невозможно.
Новосибирские врачи используют в работе искусственный интеллект

Искусственный интеллект поможет новосибирским хирургам прогнозировать исход операции
Фото: «НМИЦ им. ак. Е.Н. Мешалкина»

Ученые трех новосибирских учреждений разрабатывают модель, которая сможет прогнозировать исход операции при аневризме (расширении артерий). Искусственный интеллект обнаружил новые факты для определения рисков после операции.

В проекте участвуют механики Института гидродинамики им. М.А. Лаврентьева СО РАН, специалисты в области искусственного интеллекта из НГУ и сосудистые хирурги НМИЦ им. ак. Е.Н. Мешалкина.

«На большом объеме данных удалось установить интересные взаимосвязи, о которых мы, врачи, прежде не догадывались: их обнаружила машина»,— рассказал заведующий научно-исследовательским отделом сосудистой и гибридной хирургии Центра Мешалкина Андрей Анатольевич Карпенко.

Первый результат работы с помощью искусственного интеллекта — алгоритм неблагоприятных исходов после операции на кровеносных сосудах. Раньше после операции на аорту (главную артерию в организме человека) осложнения прогнозировали исходя из кривизны артерии. Искусственный интеллект выявил, что оценивать риски эффективнее с помощью оси позвоночника. Ось позвоночника является постоянной, а значит изменения положения артерий рядом с ней легко отследить.

«Применение передовой методики speckle tracking позволило нам количественно оценить удельный объем тромбомасс в просвете, благодаря чему механика комплекса “локация кровотока – тромб – стенка” предстала существенно более сложной с вариациями деформаций. Все это невозможно было бы оценить, не использовав нейронные сети»,— объяснил старший преподаватель механико-математического факультета НГУ Даниил Паршин.

Благодаря методике пациентов могут разделять на группы с высоким и низким риском осложнений и разрабатывать индивидуальные программы наблюдения.

Нашли опечатку? Выделите ее и нажмите Ctrl+Enter