В ЧелГУ разработали ИИ-систему для прогнозирования рецидивов фибрилляции предсердий

Молодой исследователь Челябинского государственного университета разработал и протестировал систему на основе искусственного интеллекта для оценки риска повторных эпизодов фибрилляции предсердий. Алгоритм не только прогнозирует вероятность рецидива аритмии, но и показывает врачу, какие клинические показатели повлияли на итоговое решение.

Разработка создана исследователем математического факультета ЧелГУ Алексеем Седелковым под руководством доцента кафедры вычислительной математики Михаила Лепчинского при поддержке исполняющего обязанности заведующего кафедрой теории управления и оптимизации Игоря Изместьева.

В основу работы легли данные комплексного обследования 97 пациентов, проходивших лечение в больнице в 2010–2013 годах. Каждый клинический случай описывался 27 признаками, включая лабораторные результаты и инструментальные показатели; после предварительной обработки число факторов сократили до 18. Для проверки устойчивости прогнозов использовали перекрестное тестирование.

Исследователи сравнили несколько алгоритмов машинного обучения. Наилучшие результаты на изученной выборке показал метод опорных векторов, а пациент попадал в группу высокого риска только при расчетной вероятности рецидива выше 91%. Такой порог позволяет уменьшить число ложноположительных прогнозов и сосредоточить внимание врачей на пациентах, которым может потребоваться более интенсивное наблюдение.

Отдельное внимание разработчики уделили объяснимости алгоритма. С помощью метода интерпретации вклада признаков система показывает, какие параметры повлияли на прогноз; среди наиболее значимых факторов назывались диастолическое артериальное давление и частота сердечных сокращений вне приступа.

Авторы рассматривают систему как инструмент поддержки принятия врачебных решений, а не как замену клинической оценке.