Z-новости

В России создали алгоритм, выявляющий ковид по двум показателям крови

26 Октября, 2022

Исследователи из России разработали систему машинного обучения, способную за несколько минут выявить перенесенный или текущий COVID-19 всего по двум биомаркерам из одиннадцати ключевых характеристик крови. Об этом в среду сообщила пресс-служба Российского научного фонда (РНФ).

"Предложенный нами алгоритм позволит быстро тестировать пациентов с подозрением на COVID-19 в больницах. Мы предлагаем использовать его не только на стационарных компьютерах, но и в носимых человеком гаджетах, с помощью которых можно будет проводить экспресс-тестирование вне медицинских учреждений", - заявил доцент Петрозаводского государственного университета Дмитрий Корзун, чьи слова приводит пресс-служба РНФ.

За последние годы ученые значительно продвинулись в разработке систем искусственного интеллекта и создали нейросети, способные выполнять нетривиальные задачи и даже "мыслить" креативно. Например, недавно математики из США создали систему искусственного интеллекта, способную распознавать следы меланомы, рака кожи, а их российские коллеги разработали нейросеть, выявляющую очаги эпилепсии.

Корзун и его коллеги разработали систему машинного обучения, которая позволяет очень быстро и с 99,8% надежностью выявлять потенциальных носителей COVID-19 и недавно переболевших людей по всего двум биомаркерам в образцах крови пациентов. Ученые совершили это открытие в ходе анализа базы данных по образцам крови свыше 5,2 тыс. пациентов, переболевших коронавирусом в Турции в 2021 году.

Эти данные российские исследователи проанализировали при помощи тринадцати популярных систем машинного обучения, а также одной нейросети, после чего попытались применить их для выявления ключевых биомаркеров болезни в образцах крови носителей COVID-19. Проведенные учеными расчеты показали, что существует 11 факторов, комбинация которых со 100% вероятностью указывает на заражение человека.

Впоследствии исследователи обнаружили, что одна из разработанных ими систем машинного обучения, построенная на базе популярного алгоритма HGB, могла выявить инфекцию с 99,8% вероятностью всего по двум произвольным параметрам, к примеру, по уровню холестерина и количеству гемоглобина в кровяных клетках. Это значительно ускорит и удешевит массовую диагностику пациентов уже в ближайшем будущем, подытожили исследователи.

Подробнее в источнике