Проект, разработанный молодыми специалистами Сеченовского университета, нацелен на выявление заболевания на доклинической стадии, то есть до появления первых симптомов. Это может значительно повысить эффективность лечения и улучшить качество жизни пациентов, страдающих от этого недуга.

На сегодняшний день стандартная диагностика болезни Паркинсона основана на клинических признаках, таких как тремор, скованность и замедленность движений, а также подтверждается нейровизуализацией. Новый метод, предложенный исследователями, использует электроэнцефалографию (ЭЭГ), которая ранее не применялась для этой цели. Исследование сосредоточено на анализе электрической активности головного мозга у пациентов с болезнью Паркинсона.

Автор проекта, Екатерина Вахромеева, выпускница магистратуры «Информационные системы и технологии» Сеченовского университета, отметила, что существует ряд научных публикаций, посвященных особенностям электрической активности мозга у пациентов с болезнью Паркинсона. Исследователи поставили перед собой задачу выяснить, возможно ли с помощью нейросети дифференцировать эти данные. Результаты показали, что это вполне возможно.

В ходе исследования использовались обезличенные данные ЭЭГ, полученные из открытых зарубежных источников. Нейросеть была обучена на выборке данных, размеченных квалифицированным неврологом. Последующее тестирование модели продемонстрировало, что она способна распознавать частотные аномалии электроэнцефалограмм с высокой точностью — до 97%. Это открытие позволяет выявлять пациентов с болезнью Паркинсона на ранних стадиях, что является важным шагом в области диагностики и лечения данного заболевания.

Подробности исследования можно найти в эксклюзивном материале «Известий».