Проект Brest Invest Weekend (15-16 июня 2012 года)

1. Система диагностики подтипов транзиторных
ишемических атак
Войцехович Геннадий Юрьевич, аспирант Брестского
Государственного Технического университета,
ассистент кафедры Интеллектуальных
информационных технологий.
Головко Владимир Адамович, проф., д.т.н., зав. кафедрой
Интеллектуальных информационных технологий и
заведующий лаборатории искусственных
нейронных сетей Брестского Государственного
Технического университета.
1

2. Описание проекта
- На текущий момент положение дел в диагностике
ТИА можно назвать неудовлетворительным, ввиду
большого количества ошибочных диагнозов и
отсутствия унификации и стандартизации.
- Система, помогающая доктору в принятии
решения
- Определение наиболее вероятного вектора
развития заболевания в кратчайшие сроки,
предотвращая тяжелые и зачастую необратимые
последствия
2

3. Технология. Исходные данные
За основу взяты 38 признаков-предикторов заболевания,
получение которых не требует проведения дорогих и/или
“времязатратных” мероприятий.
Возраст Снижение памяти
Профессия Бессонница
Изменения на ЭКГ Артериальная
Боли в области сердца гипертензия
Трудоспособность Хронический бронхит
…………………… ……………………
Все признаки характеризуются дискретными значениями.
3

4. Классы транзиторных атак
Каждый пациент относится к одной из 4 групп. Три
группы соответствуют классам транзиторных
ишемических атак, группа с номером 4 свидетельствует
об отсутствии атаки у пациента.
TИA 1 – кардиоэмболический
TИA 2 – атеротромботический
TИA 3 – гипертензивный
НОРМ – нормальное состояние
4

5. Технология
Основа системы – нейронные сети
Нейронные сети позволяют
диагностировать заболевания с
высокой точностью, не требуют
наличия большой базы данных в
сравнении со статистическими
алгоритмами
5

6. Потенциальные пользователи и
существующие аналоги
Система предназначена для использования в
медицинских учреждениях для помощи в
принятии решения при диагностике заболеваний
Существующие аналоги основаны на
использовании методов статистического
анализа, которые требуют больших баз данных
и дают менее точные результаты.
6

7. Планы
Внедрение разработки в медицинских
учреждениях
Поиск новых решений и алгоритмов
нейросетевого анализа данных.
7

8. Заключение
Т. о. цель представленной системы диагностики
– это предварительный анализ состояния
пациента, базирующееся на легкодоступных
анамнестических данных, получение которых не
требует дорогих и времязатратных
исследований. Система позволяет определить
наиболее вероятный вектор развития патологии
в кратчайшие сроки, что особенно важно для
выбранных заболеваний. Предварительные
исследования дают возможность доктору
понять симптоматику пациента уже при первом
обследовании.
8

9. Спасибо за
внимание!!!
9