В Сеченовском университете создали нейросеть для ранней диагностики болезни Паркинсона

Суть проекта состоит в автоматизации диагностики заболевания на ранних стадиях, задолго до появления первых моторных симптомов. Для обучения модели использовали открытый зарубежный датасет с обезличенными ЭЭГ-записями больных и здоровых добровольцев, размеченными неврологом. Данные разделили на обучающую и тестовую выборки: на первой нейросеть училась распознавать характерные для патологии частотные отклонения, а на второй — демонстрировала общую способность дифференцировать записи с точностью 97%.

Болезнь Паркинсона развивается медленно: сначала человек не чувствует ничего особенного, а со временем у него начинают дрожать руки, труднее становится ходить, сидеть или поднимать предметы. Затем возникают проблемы со сном, настроение может ухудшаться, появляются трудности с памятью. Постепенно человеку требуется всё больше помощи: семья тратит много времени на уход, появляются расходы на лекарства и специальные приспособления, а у близких нарастает усталость и стресс.

Имеено раннее обнаружение болезни даёт шанс вовремя начать лечение и специальные занятия, чтобы пациент как можно дольше мог самостоятельно ухаживать за собой и оставаться активным. На это и нацелена новая разработка Сеченовских ученых.

Автор проекта, выпускница магистратуры «Информационные системы и технологии» Екатерина Вахромеева, отметила, что следующий шаг — собрать большой отечественный датасет ЭЭГ пациентов на разных стадиях болезни для дообучения и совместного тестирования модели вместе с экспертами-неврологами. Научный руководитель проекта к. т. н. Денис Андриков подчеркнул, что цифровой сервис на базе этой нейросети позволит врачам быстрее и точнее ставить предварительный диагноз и направлять пациентов на дополнительные обследования.

В перспективе с помощью нового инструмента можно значительно расширить подход к поиску предикторов развития болезни Паркинсона и сделать диагностику доступнее для пациентов по всей России.