- PVSM.RU - https://www.pvsm.ru -
В настоящее время болезни сердца занимают существенную долю в печальной статистике смертности во всем мире. По различным данным [2], среди всех причин смерти внезапная кардиальная смерть составляет около 10%. Внезапная сердечная смерть (ВСС) составляет 15-20% всех ненасильственных случаев смерти среди жителей промышленно развитых стран. Эта печальная статистика имеет тенденцию к увеличению, по многим причинам [3].
Заболевания сердца — страшная проблема, однако борьба с ними может помочь справляться и с другими недугами. Как показывают исследования [4], анализ данных из большого массива регулярно снятых ЭКГ может помочь при определении деструктивных трендов и заболеваний других внутренних и органов человека.
Существуют также и исследования специалистов по машинному обучению, которые показывают, что ЭКГ-сигнал несет в себе информацию о функционировании всех систем организма, а не только сердца. При этом каждое заболевание по-своему «модулирует» ЭКГ-сигнал, а значит знаки приращений интервалов и амплитуд последовательных кардиоциклов можно использовать для диагностики информации о возможных проблемах со здоровьем у человека, в том числе на ранних этапах их возникновения.
Примером служит цикл работ Константина Воронцова из Вычислительного центра им. А. А. Дородницына РАН. В докладе [5] на V Международной конференции «математическая биология и биоинформатика» им были показаны различия в знаках приращения интервалов (dRn), амплитуд (dTn) и углов (dαn) кардиоциклов у здоровых и страдающих различными заболеваниями людей.
По данным исследователей, подобная диагностика может иметь высокую точность, а для некоторых болезней и очень высокую.
Проблема здесь в том, что для получения данных для анализа, необходимо проводить большое количество ЭКГ-исследований каждого человека — это не всегда реально сделать. В то же время возможность снятия кардиограммы с мобильного устройства вкупе с наличием соответствующих алгоритмов выявления аномалий в работе сердца могла бы способствовать решению этой проблемы.
На Geektimes уже писали [6] о проекте мобильного кардиографа CardioQvark [7] — с помощью этого устройства можно снимать кардиограмму, просто приложив пальцы к специальному чехлу для iPhone. Устройство не просто снимает кардиограмму, но и отсылает данные лечащему врачу пациента, что помогает ему наблюдать возможные проблемы.
Однако на данный момент необходимо еще вести работу по усовершенствованию методов анлиза и поиска существенных маркеров в сигнале ЭКГ, которые могли бы свидетельствовать о наличиях проблем с разными органами.
Для того, чтобы стимулировать процесс таких изысканий, команда проекта CardioQvark объявляет конкурс среди разработчиков и математиков: его целью является создания алгоритма определения курящего человека по его кардиограмме.
По представленной обезличенной выборке кардиограмм (50 курящих и 50 некурящих людей) нужно разработать алгоритм распознавания курильщиков. Победители получат вознаграждение:
Для анализа предлагается две выборки — обучающая [8] и контрольная [9]. Обучающая выборка содержит 100 уникальных маркированных наблюдений 50 курящих и 50 некурящих людей. Каждое наблюдение содержит:
Контрольная выборка содержит 250 немаркированных наблюдений курящих и некурящих людей (набор файлов аналогичен обучающей выборке). Люди в обучающей и контрольной выборке разные.
Зарегистрироваться для участия в конкурсе можно по ссылке [10].
Выборка для конкурса действительно не так велика, как хотелось бы. Проект мобильного кардиографа длится всего два года — во втором квартале 2016 года его уже можно будет купить. Молодостью проекта объясняется небольшой размер выборки для конкурса — однако с ростом числа пользователей быстрыми темпами будет расти и база собранных кардиограмм.
К моменту когда будет накоплен достаточный для более глубоких исследований массив данных, необходимо получить ответ на вопрос, возможна ли качественная диагностика с помощью ЭКГ и алгоритмов выявления маркеров различных заболеваний.
Курение здесь далеко не самый интересный момент. Необходимо понять, возможно ли с высокой достоверностью по результатам анализа говорить о наличии у человека проблем со здоровьем. Возможен вариант, при котором этого добиться не удастся, однако результаты предварительных исследований ряда научных групп обнадеживают.
А это значит, что лучше начинать работу уже сейчас, чтобы потом сэкономить время и продолжить исследования уже при наличии большого массива собираемых данных. Все это поможет не только быстрее продвинуться в изысканиях, но и спасти чью-то жизнь.
С конца декабря для участия в конкурсе было подано 68 заявок, в том числе и командные. Было отправлено более 150 решений с реализациями алгоритма. Лучший результат: чувствительность = 57,81%; специфичность = 65,05%
Рейтинг участников доступен здесь [10]. Присоединяйтесь к соревнованию!
Автор: dmitrykabanov
Источник [11]
Сайт-источник PVSM.RU: https://www.pvsm.ru
Путь до страницы источника: https://www.pvsm.ru/diagnostika/112365
Ссылки в тексте:
[1] Image: http://habrahabr.ru/post/277287/
[2] данным: http://ardashev-arrhythmia.ru/doctors/vnezapnaya-serdechnaya-smert/
[3] причинам: http://www.who.int/mediacentre/factsheets/fs317/ru/
[4] исследования: http://cardioqvark.ru/science/hrono.html
[5] докладе: http://www.machinelearning.ru/wiki/images/9/9a/Voron-2014-10-20-ecg.pdf
[6] писали: https://geektimes.ru/post/270566/
[7] CardioQvark: http://cardioqvark.ru/
[8] обучающая: http://tinyurl.com/zerv5y5
[9] контрольная: http://tinyurl.com/hrt7dlj
[10] ссылке: http://cardioqvark.ru/challenge/
[11] Источник: https://habrahabr.ru/post/277287/
Нажмите здесь для печати.