Сотрудники Института системного программирования Российской академии наук (ИСП РАН) совместно с партнерами занимаются исследованием методов повышения качества автоматического определения патологий по ЭКГ:  добавление метаданных пациента, уменьшение зашумленности электрокардиограммы, самоадаптивное обучение, добавление векторного представления ЭКГ.

Создан сервис нейросетей для классификации ЭКГ. Модели обучены на 1,5+ млн цифровых ЭКГ из нескольких регионов (Республика Татарстан, Москва, Великий Новгород). Среди детектируемых синдромов: АВ-блокада 1-ой степени, желудочковая экстрасистолия, неполная блокада правой ножки пучка Гиса, синусовая брадикардия, синусовая тахикардия, фибрилляция предсердий и другие.  

Сейчас сервис проходит подготовку к регистрации в качестве медицинского изделия с элементами ИИ. Более подробно об этой разработке можно будет узнать из выступления советника по цифровой медицине ИСП РАН Андрея Игоревича Бурсова. Доклад «Цифровые ЭКГ и проблемы создания моделей машинного обучения» прозвучит 9 февраля в рамках конгресса ITM-AI.