Ученые из Томского государственного университета вместе с сотрудниками ООО «Специальные технологии» разработали систему на базе искусственного интеллекта для экспресс-диагностики заболеваний путем анализа выдыхаемого воздуха. Аппаратно-программный комплекс показал высокую эффективность в выявлении рака легких, пневмонии, хронической обструктивной болезни легких, острого инфаркта миокарда и готов к выводу на рынок.

«Одним из информативных показателей состояния здоровья человека являются летучие молекулярные соединения, которые содержатся в выдыхаемом воздухе. Для их регистрации мы используем лазерный газоанализатор на основе параметрического генератора света и фото-акустической детекции», — пояснил заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенев.

Поиск биомаркеров в спектре проб выдыхаемого воздуха осуществляет нейросеть – она верифицирует заболевание.

Работу над новым неинвазивным методом диагностики ученые Томска начали в 2005 году. В течение 17 лет исследователи ТГУ вместе с медиками из разных учреждений, в том числе специалистами НИИ онкологии ТНИМЦ, НИИ кардиологии ТНИМЦ, занималась поиском молекулярных соединений — надежных биомаркеров заболеваний. Затем формировались библиотеки данных, которые ученые использовали для обучения нейросети.

В настоящее время разработчики продолжают обучать искусственный интеллект и тестируют его на возможность диагностики туберкулеза, коронавируса, диабета.

Задача проекта, который реализуется при поддержке мегагранта правительства РФ, — уменьшить время, необходимое для диагностики заболеваний в сотни раз, с нескольких дней до нескольких минут.

В состав научной группы, которая занимается разработкой новых инструментов и технологий диагностики с помощью методов оптической спектроскопии и машинного обучения, вошли сотрудники Томского, Саратовского, Московского государственных университетов, руководитель проекта – Игорь Леднев (Университет Олбани, США).

Напомним, недавно биологи из ТГУ научили нейросеть определять плодородие почв.

Источник: ТГУ

Фото: Unsplash