В России создали новый метод диагностики эпилепсии с помощью искусственного интеллекта

Учёные Российского экономического университета имени Плеханова и Национального медико-хирургического центра имени Пирогова разработали новый способ диагностики неврологических расстройств с использованием искусственного интеллекта.

Об этом сообщили в пресс-службе Минобрнауки РФ.

Предложенная технология не только автоматически выявляет эпилептические приступы на электроэнцефалограммах с высокой точностью, но и прозрачно объясняет свои решения, указывая, какие именно участки мозга и частотные диапазоны стали решающими для постановки диагноза. Современные нейронные сети часто показывают хорошие результаты в обнаружении судорожной активности, но их «чёрный ящик» долгое время был главным препятствием для внедрения в клиническую практику — врачи не могут доверять диагнозу, если не понимают логику его постановки.

Разработанный подход решает эту проблему. Впервые интерпретируемость искусственного интеллекта адаптирована под специфику электроэнцефалографии: метод комбинирует анализ частотных диапазонов и пространственное картирование мозга. Ведущий научный сотрудник НИИ прикладного искусственного интеллекта РЭУ Вадим Грубов пояснил, что врачам важно не просто получить вероятность приступа, но и увидеть, почему модель приняла такое решение. Разработанный фреймворк позволяет визуализировать эти признаки в виде тепловых карт, где отмечены конкретные зоны коры головного мозга и спектральные паттерны, что переводит работу ИИ с языка математики на язык нейрофизиологии.

Метод протестировали на трёх разных нейросетевых архитектурах, включая гибридную модель, которая показала наилучший результат. Анализ значимых признаков подтвердил соответствие известным нейрофизиологическим механизмам эпилепсии, а также помог выявить новые перспективные биомаркеры, включая роль высокочастотного гамма-диапазона, связанного с моторной активностью. Клинические данные предоставили медики, что повысило достоверность выводов и их применимость на практике.

В перспективе разработанный подход может быть масштабирован для анализа других нейродегенеративных и неврологических расстройств, сообщает ТАСС.