ИИ научили выявлять болезни легких по выдоху: разработка ученых Сеченовки
AI Изображение создано с помощью ИИ и носит иллюстративный характер
Специалисты Первого Московского государственного медицинского университета имени Сеченова создали модель машинного обучения, которая по химическому составу выдыхаемого воздуха различает четыре хронических заболевания легких. Исследователи надеются, что технология ускорит скрининг пациентов и поможет врачам быстрее выбрать направление диагностики. Результаты опубликованы в International Journal of Molecular Sciences. Об этом сообщает Рязань Онлайн.
В эксперименте участвовали 843 человека: пациенты с бронхиальной астмой, ХОБЛ, муковисцидозом, лимфангиолейомиоматозом и здоровые добровольцы. Для анализа применяли протонную масс-спектрометрию высокого разрешения, фиксирующую летучие соединения в реальном времени. Данные обработали алгоритмами машинного обучения.
Модель оценивала не отдельные вещества, а комбинации десятков соединений. Каждому заболеванию соответствует свой химический профиль. Самую высокую точность алгоритм показал при выявлении муковисцидоза, но в целом система успешно различала все четыре патологии.
Ученые также изучили взаимосвязи между соединениями. Оказалось, что при разных болезнях метаболические сети перестраиваются по-разному, что отражается в составе выдоха. Это поможет глубже понять механизмы заболеваний и повысить точность диагностики.
Директор Института персонализированной кардиологии Филипп Копылов отметил: исследователи планируют довести технологию до массового скрининга социально значимых болезней. В перспективе пациент сможет пройти экспресс-диагностику в поликлинике, а система подскажет, к какому специалисту обратиться. Сейчас разрабатываются алгоритмы для выявления заболеваний легких, сердца, онкологии и эндокринных нарушений. Авторы считают, что анализ выдыхаемого воздуха пригодится и для оценки состояния пациента, и для контроля лечения.
