В ТГУ разработали систему ранней диагностики ХОБЛ

Международная группа учёных разработала метод диагностики хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) на ранней стадии. В создании метода участвовали специалисты из Индии, Йемена и России.

Хроническая обструктивная болезнь лёгких – это прогрессирующее заболевание лёгких, которое затрудняет дыхание. В её основе – хронический воспалительный процесс в бронхах. На начальных этапах ХОБЛ не даёт клинических проявлений и может протекать бессимптомно, но если её не лечить, обструкция дыхательных путей незаметно прогрессирует и становится необратимой.

По данным Всемирной организации здравоохранения, ХОБЛ является третьей по распространенности причиной смерти во всем мире. Ежегодно более 20 миллионов человек умирают от тяжелых инфекций, вызывающих ХОБЛ, или связанных с ними респираторных заболеваний.

Чаще всего болезнь поражает курильщиков, реже тех, чьи лёгкие испытывают регулярное воздействие раздражителей (загрязнение воздуха, пыль, химические вещества и пары и т.д.). Крайне редко ХОБЛ может быть вызвана генетическими факторами.

На ранних стадиях хроническая обструктивная болезнь лёгких протекает скрытно и не всегда выявляется вовремя, поэтому важно создавать новые методы диагностики. Один из таких методов предложили учёные из Международного института информационных технологий Ная Райпур (Индия), Иббского университета (Йемен) и Тольяттинского государственного университета (Россия). Это инновационный мультимодальный фреймворк* «FuzzyGuard», который использует несколько разных источников информации, чтобы точнее ставить диагноз.

– Используя методы машинного обучения, FuzzyGuard анализирует звук кашля пациента, слушает, как работают лёгкие, изучает сканы компьютерной томографии (КТ) лёгких, после чего объединяет и анализирует всю эту информацию, используя специальные «умные» алгоритмы (нейро-нечёткие сети). На основе этих данных FuzzyGuard делает вывод, есть ли у пациента ХОБЛ, и насколько вероятно, что болезнь разовьётся в будущем, – поясняет руководитель проекта Регионального проектного офиса инжиниринга ТГУ Алексей Швецов.

Тесты показали, что предложенный фреймворк обладает высокой точностью постановки диагноза, достигающей 99,97%.

– В планах разработать на основе предложенного фреймворка медицинскую интеллектуальную диагностическую систему, способную выявлять не только ХОБЛ, но и связанные с ней расстройства, прогнозировать сердечные приступы или остановку сердца на основе звуков сердцебиения, выявлять астму и прогнозировать продолжительность жизни на основе клинических характеристик пациента, – резюмирует Алексей Швецов.

Итоги своей работы учёные описали в статье, которая опубликована в академическом журнале IEEE Internet of Things (Интернет вещей). Это рецензируемый научный журнал, издаваемый американским Институтом инженеров по электротехнике и электронике (IEEE).

 

*Фреймворк (с англ. framework — «каркас, структура») — это набор готовых инструментов, с помощью которых разработчик может быстро собрать сайт, мобильное приложение, интернет-магазин и т.д.