Цифровые ЭКГ и проблемы создания моделей машинного обучения.

ФАЙЛ PDF

Цифровые ЭКГ и проблемы создания моделей машинного обучения.

Сотрудники Института системного программирования Российской академии наук (ИСП РАН) совместно с партнерами занимаются исследованием методов повышения качества автоматического определения патологий по ЭКГ:  добавление метаданных пациента, уменьшение зашумленности электрокардиограммы, самоадаптивное обучение, добавление векторного представления ЭКГ.

Создан сервис нейросетей для классификации ЭКГ. Модели обучены на 1,5+ млн цифровых ЭКГ. Среди детектируемых синдромов: АВ-блокада 1-ой степени, желудочковая экстрасистолия, неполная блокада правой ножки пучка Гиса, синусовая брадикардия, синусовая тахикардия, фибрилляция предсердий и другие.  

Сейчас сервис проходит подготовку к регистрации в качестве медицинского изделия с элементами ИИ.

Цифровые ЭКГ и проблемы создания моделей машинного обучения.

Бурсов Андрей Игоревич, советник по цифровой медицине ИСП РАН, Институт системного программирования им. В.П. Иванникова Российской академии наук,Москва

Доклад на VIII Ежегодной Всероссийской конференции по Искусственному интеллекту в здравоохранении и системам поддержки принятия врачебных решений ИТМ ИИ (ITM-AI.ru), 9 февраля 2024

---

Раздел: Презентации