ATP Deep Learning

Онлайн-сервис для определения степени поражения коронарных артерий при помощи нейронных сетей

Краткое описание работы

Поражение коронарных артерий является основной причиной развития инфаркта миокарда, жизнеугрожающих нарушений ритма. Выявление патологии коронарных артерий является трудоемкой и дорогостоящей задачей. Для диагностики используются МСКТ с контрастированием коронарных артерий, коронарография, стресс ЭХОКГ. Мы предлагаем новый экспериментальный метод диагностики с использованием нейронных сетей. Потребуется только ЭКГ и ввод базовых данных для определения факторов риска. Предназначено для использования врачами, а также пациентами с целью последующего обсуждения тактики лечения со своим лечащим врачом.

Расчеты производятся с помощью предварительно обученной нейронной сети. Нейронные сети представляют собой математическую конструкцию, основным элементом которой является искусственный нейрон. В основе лежит алгоритм обратного распространения ошибки. Точность прогноза составляет - 80%, AUC - 0.74, чувствительность метода 63%, специфичность - 88%.

Необходимые данные

Электрокардиограмма (ЭКГ), снятая по образцу из ДЕМО. Данное условие необходимо в связи с тем, что нейронная сеть обучена на ЭКГ снимках с параметрами - скорость 25 мм/сек, амплитуда записи - 10 мм/мВ. Отведения должны располагаться как на образце из ДЕМО. В случае отличия ЭКГ возможны менее точные прогнозы. В случае невозможности получения ЭКГ как на примере ДЕМО необходимо воспользоваться приложениями для обработки изображений и сопоставить отведения или получить прогноз на исходной, загруженной Вами ЭКГ.

Результаты уровней общего холестерина и ЛПНП. На форме для введения входных данных необходимо указать нормальные значения из Вашей лаборатории. 0 - нет.

При обучении модели использовались критерии включения и исключения. Настоящая модель не обучалась на пациентах перенесших ранее реваскуляризацию коронарных сосудов. Также модель не обучалась на пациентах с любым иным ритмом кроме синусового на ЭКГ. Вы можете получить предикт в случае не вхождения в критерии включения и исключения, однако точность прогнозов будет ниже.

Демонстрация

Image

Ознакомление

После нажатия на кнопку "Начать", вы попадете на страницу для заполнения анкеты. Ознакомьтесь с необходимыми полями для ввода данных. Для ответа на некоторые вопросы Вам могут понадобится медицинские документы. Подготовьте их перед заполнением формы.

Image

Ввод данных

После ознакомления заполните анкету. Необходимо, ответить на все вопросы. В случае неуверенности в каком-то ответе или отсутствия у Вас каких-то данных выберите ответ "затрудняюсь ответить"

Image

Загрузка ЭКГ

Далее необходимо загрузить ЭКГ изображение. Лучше, если ЭКГ снята с параметрами: скорость 25 мм/сек, амплитуда записи - 10 мм/мВ. Предпочитаемый формат загрузки ЭКГ - jpg, jpeg. Расположение отведений на изображении как на примере ниже. Важно загрузить ЭКГ максимально приближенную по снятым параметрам и отведениям к предоставленному изображению.

Image

Получение результатов

После нажатия на кнопку "Получить результаты" Вы попадете на страницу с таблицей. В ней будут значения "да", в случае наличия патологии, или "нет". вероятностные оценки положительного результата. Вы получите данные о возможной патологии коронарного русла и оценка в вероятностном виде о необходимости выполнения реваскуляризации коронарных сосудов. Сохраните и покажите данное заключение Вашему специалисту.

Пример ЭКГ для загрузки

Image

Пример результатов

Image

Image

Результаты

Получить результат можно перейдя по ссылке - Начать

При создании проекта не было спонсорских вливаний. В настоящий момент сервис бесплатен, проходит тестирование. Будем Вам признательны за распространение информации о нашем продукте.

Полученное заключение не является медицинской услугой. Модель находится в стадии эксперимента. За разъяснениями полученных результатов необходимо обратиться к Вашему профильному специалисту.

На главную

Выявить степень поражения коронарных артерий.

Обратить Ваше внимание на необходимость посещения профильного специалиста в случае положительных результатов.

Предотвратить острое сердечно-сосудистое событие.

Патология коронарного русла - основная причина инфаркта миокарда.

Высокая точность результатов модели поможет Вашему профильному специалисту в постановке диагноза.

Любое заболевание проще лечить на начальных этапах.

Свяжитесь с нами

E-mail: atp@atpdeeplearning.ru

В случае, если Вы не удовлетворены полученными результатами - напишите нам.

Юридическое наименование: ИП Абдуалимов Тимур Пулатович