Внедрение технологии искусственного интеллекта для анализа данных спирометрии

Ревинская, И. И.; Дик, С. К.; Угланова, Е. Р.; Ситник, Г. Д.

Представлены результаты применения технологии искусственного интеллекта для диагностики легочных заболеваний, используя традиционный метод спирометрии, основанный на измерении с помощью спирометра объемных и скоростных показателей дыхания для диагностики астмы, хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ) и других легочных патологий. Рассмотрена возможность применения искусственного интеллекта для разработки интерактивных сценариев и адаптивных симуляций, при которых искусственный интеллект генерирует данные нормальных и патологических состояний, проверяет правильность диагностики и предоставляет обратную связь. Для решения данной задачи предложен подход с использованием двух нейросетей: генераторной сетью для создания реалистичных данных спирометрии и диагностической сетью для анализа этих данных и проверки постановки диагноза. Описаны основные этапы обучения нейросетей, включая сбор и обработку данных, прямой и обратный проходы, а также корректировка параметров для повышения точности моделей. Такой подход позволяет ИИ-системе генерировать высококачественные данные, которые могут быть использованы для совершенствования навыков постановки диагноза при подготовке профильных специалистов (врачей и среднего медперсонала), что делает учебный процесс интерактивным и тем самым более эффективным.

Внедрение технологии искусственного интеллекта для анализа данных спирометрии

Связанные документы (рекомендация CORE)

Новости проекта

Новости

Партнеры

Индексация