Опубликовано 18 августа 2023, 22:59
2 мин.

Российские учёные снизили вероятность ошибки при диагностике болезней сердца

С помощью математической модели
В России разработали математическую модель, которая позволит снизить вероятность ошибки при постановке диагноза болезни сердца
Российские учёные снизили вероятность ошибки при диагностике болезней сердца

Учёные СГМУ создали математическую модель, которая может сократить количество ошибок при определении сердечно-сосудистых проблем вдвое. Подход этой модели основан на анализе нерегулярности сердечного ритма. Они разработали специальные вычисления, которые могут улучшить точность диагностики заболеваний сердца и сосудов.

Обычно у здорового человека сердце бьётся неравномерно, с небольшими различиями в интервалах между сердечными сокращениями. В то время как у людей с проблемами сердца, такими как гипертония, сердечные сокращения более ровные. Эта степень регулярности сердечного ритма может использоваться в медицинской диагностике.

Обычно для такой диагностики используется метод спектрального анализа с использованием электрокардиографии (ЭКГ), который позволяет изучать электрическую активность сердца. Однако точное определение спектров биологических систем сложно из-за их сложности, и все методы имеют погрешность.

Специалисты из СГМУ разработали математическую модель, которая позволяет точнее оценивать эту погрешность и тем самым улучшать диагностику. Согласно их исследованиям, применение новой модели может повысить точность диагнозов сердечно-сосудистых заболеваний с 70% до 85%. Модель основывается на анализе длинных временных интервалов, ЭКГ, что можно легко реализовать с помощью носимых устройств, таких как фитнес-браслеты или смарт-часы.

Создатели модели распространили её в открытый доступ, чтобы медицинские специалисты могли использовать её для более точной диагностики. В будущем они планируют разработать и другие модели для оценки погрешностей при анализе продолжительных сигналов, ЭКГ, с использованием носимой электроники, чтобы улучшить мониторинг состояния больных.