Сотрудники Сеченовского университета разработали модели машинного обучения для диагностики на основе анализа выдыхаемого воздуха. В ходе двух исследований они продемонстрировали, что этот метод эффективен как для хронических заболеваний легких, так и для ишемической болезни сердца.
В первом исследовании участвовали 843 человека, включая пациентов с бронхиальной астмой, хронической обструктивной болезнью легких (ХОБЛ), муковисцидозом и лимфангиолейомиоматозом, а также здоровых добровольцев. Состав выдоха анализировался с использованием протонной масс-спектрометрии высокого разрешения, при этом модель фокусировалась на сочетаниях десятков соединений, которые соответствуют каждому заболеванию. Наивысшую точность система продемонстрировала при диагностике муковисцидоза.
Во втором исследовании участвовали 80 человек: 31 с установленным диагнозом ишемической болезни сердца и 49 здоровых. Ученые исследовали состав выдыхаемого воздуха в состоянии покоя и после физической нагрузки на велоэргометре. Выявлено, что ряд соединений изменялся по-разному у пациентов с ишемией и у здоровых. Алгоритм правильно определял около 77% пациентов с признаками ишемической болезни сердца.
Мы движемся к тому, чтобы как минимум значительную часть социально значимых заболеваний можно было выявлять таким способом на этапе скрининга. В перспективе человек сможет пройти быструю диагностику с помощью анализатора выдыхаемого воздуха прямо в поликлинике. Сейчас мы работаем над алгоритмами для выявления заболеваний легких, сердечно-сосудистой патологии, некоторых видов рака и эндокринных нарушений
Фото: hi-tech.mail.ru
Материалы проходят проверку с учетом современных клинических рекомендаций, научных данных и практического опыта врачей. Основная задача Медколлегии — обеспечить достоверность, актуальность и понятность медицинской информации для пользователей.