Ученая модель: нейросеть выявит ранние признаки болезни Паркинсона по ЭЭГ

Ученые разработали нейросеть для верификации особенностей электрической активности мозга пациентов с болезнью Паркинсона. Модель распознает частотные аномалии, характерные для этой патологии, по результатам электроэнцефалографии (ЭЭГ), и ее точность уже сегодня достигает 97%. В перспективе на ее основе планируется создать первый цифровой сервис для ранней диагностики болезни Паркинсона по данным ЭЭГ. С его помощью врачи смогут быстро и точно ставить предварительный диагноз и назначать исследования для его подтверждения.

Как диагностируют болезнь Паркинсона

В современной клинической практике болезнь Паркинсона выявляют на основании клинических симптомов — снижения двигательной активности, тремора рук, скованности мышц и других — и подтверждают диагноз, используя методы нейровизуализации. Проект молодых ученых Сеченовского университета направлен на то, чтобы выявлять эту патологию на ранней стадии — еще до появления первых симптомов, когда лечение способно значительно замедлить развитие заболевания и сохранить качество жизни пациентов. В этом, считают разработчики, могут помочь методы искусственного интеллекта.

Суть проекта в том, чтобы автоматизировать раннюю диагностику болезни Паркинсона и сделать ее доступнее для пациентов.

— Сейчас ЭЭГ для диагностики этого заболевания не применяется. Однако есть научные публикации российских и зарубежных исследователей, посвященные особенностям электрической активности головного мозга на электроэнцефалографии пациентов с болезнью Паркинсона и их сравнению с ЭЭГ здоровых людей. Мы поставили перед собой задачу выяснить, можно ли с помощью нейросети дифференцировать эти данные. Как оказалось, это вполне реально, — рассказала «Известиям» автор проекта, выпускница магистратуры «Информационные системы и технологии» Сеченовского университета Екатерина Вахромеева.

Для этой работы ученые использовали открытый зарубежный датасет, содержащий обезличенные данные ЭЭГ пациентов с болезнью Паркинсона и здоровых участников, вручную размеченный неврологом. Данные исследователи разбили на выборки для обучения и тестирования нейросети. На первой выборке обучили модель, на второй, которую она «видела» впервые, проверили ее способность детектировать ЭЭГ здоровых и больных пациентов. В результате выяснилось, что нейросеть может распознавать частотные аномалии электроэнцефалограмм и выявлять пациентов с болезнью Паркинсона с точностью до 97%.

— Результаты, полученные в ходе этой научной работы, очень перспективны, — рассказал научный руководитель проекта, эксперт Центра цифровой медицины Сеченовского университета Денис Андриков. — Использование нейросети для анализа ЭЭГ дает возможность расширить подход к поиску предикторов развития заболевания и может стать подспорьем врачу при принятии диагностических решений.

Нейросеть для диагностики

В ближайших планах команды — собрать большой датасет с данными ЭЭГ пациентов с различными стадиями развития болезни Паркинсона. Это позволит дообучить модель и протестировать ее совместно с экспертами-неврологами, сообщили ученые.

Искусственный интеллект уже способен диагностировать заболевания на достаточно хорошем уровне, сказал «Известиям» сооснователь биотех-студии Scanderm Евгений Соболев.

— Такие технологии уже хорошо себя проявили. Мы сделали несколько сервисов ИИ-анализа кожи с помощью камеры смартфона, на рынке также достаточное количество решений для анализа результатов исследований, например рентгеновских изображений, и, естественно, область применения ИИ будет только расширяться, поэтому применение нейросетей для анализа ЭЭГ — более чем логичный шаг. Можно ожидать, что технология сможет выявлять болезнь Паркинсона на более ранней стадии, что позволит вовремя начать лечение, — сказал эксперт.

Модель уже достигает точности в 97%, что говорит о ее высокой применимости на практике и потенциально решению проблемы ранней диагностики данного заболевания, отметил гендиректор группы компаний ST IT, эксперт рынка TechNet НТИ Антон Аверьянов.

— Нейросети обладают прекрасными возможностями для анализа и нахождения новых закономерностей, которые ранее были неизвестны человеку. Как раз таки данный случай это подтверждает и показывает то, что они очень важны для развития медицины, — подчеркнул он.

По его словам, в целом область применения ИИ в медицине увеличивается, в ближайшие годы искусственный интеллект откроет много возможностей для лечения различных заболеваний, заключил эксперт.