Профессор кафедры психиатрии, наркологии, психотерапии с курсом общей и медицинской психологии Медицинской академии Крымского федерального университета Александр Двирский создал систему, выявляющую распространённые диагнозы в области психиатрии.

В базу данных системы поддержки принятия клинических решений уже внесено более 16500 клинических случаев по восьми диагнозам.

 «На сегодня главная задача проекта – завершить систему идентификации чаще всего встречающихся болезней в области психиатриии других областях медицины. По статистике 30% всех пациентов, обратившихся к медикам – это люди с депрессией и тревожными расстройствами. Сейчас я создаю датасеты (наборы данных), которые целиком охватывают код F3, куда входят абсолютно все виды депрессий, а также другие расстройства эмоций, а потом перейду к F4, включающему тревожные расстройства и расстройства адаптации. Также развивается наше сотрудничество с Натальей Викторовной Рымаренко, первым заместителем директора Медицинской академии им. С.И. Георгиевского, в области создания датасетов по дифференциальной диагностике инфекционных болезней», – рассказал профессор кафедры психиатрии, наркологии, психотерапии с курсом общей и медицинской психологии МА Крымского федерального университета Александр Двирский.

По сказанным им словам, для создания системы использовались современные технологии (python, django, keras, pandas, sk–learn, docker, ngnix). Проект уже работает: для того чтобы получить прогноз, нужно выбрать ряд симптомов на сайте http://ai.dvirsky.ru:49224/ai. При прогнозировании используются три метода. Первый опирается на предварительно обученную нейронную сеть (глубокое машинное обучение), второй – метод опорных векторов (SVM), то есть математический анализ, и третий – поиск соответствия клиническим кейсам.

Как отмечает учёный, ещё одним важным направлением его работы является создание новых технологий образования, воспроизводимых искусственным интеллектом.

«Второе приоритетное направление развития – генерирование с помощью нейронных сетей образовательных заданий. Нужно создать систему генерации клинических задач, которые будут абсолютно верны научно, потому, что сформулированы на основе проверенных и подтверждённых источников (золотых датасетов). Важно заметить, что искусственный интеллект сам будет верифицировать постановку задач. Наш проект уже можно назвать «мединститутом для искусственных нейронных сетей и систем машинного обучения», потому, что самое важное – не умение создать программный код нейронной сети, что несложно на современных инструментах, а возможность обучить их необходимому набору знаний и конфигураций для нужного их функционирования», –  добавил учёный.

Проект будет реализовываться до 2025 года. За это время планируется значительное расширение системы поддержки принятия клинических решений, введение в образовательный процесс элементов искусственных нейронных сетей и создание образовательных платформ, которые обучают врачей работе с подобными системами.

При подготовке статьи были использованы материалы: Пресс-службы КФУ