Выдохни, и диагноз готов

То, что ещё недавно казалось фантазией учёных, приобрело реальные очертания: аппаратно-программный комплекс для экспресс-диагностики социально значимых заболеваний, который разработан учёными Томского государственного университета, готов к промышленному производству и внедрению в клиническую практику. Работу над новым неинвазивным методом диагностики сибирские учёные начали ещё в 2005 году. В течение 17 лет исследователи ТГУ вместе со специалистами НИИ онкологии и НИИ кардиологии Томского национального исследовательского медицинского центра вели поиск надёжных биомаркёров заболеваний. В итоге сформированы библиотеки молекулярных соединений, которые учёные используют для обучения нейросети. 

Речь идёт о диагностической платформе на основе искусственного интеллекта, которая способна выявлять патологии по результатам  компонентного анализа выдыхаемого воздуха. В ходе испытаний комплекс уже показал высокую эффективность в диагностике рака лёгких, пневмонии, хронической обструктивной болезни лёгких, острого инфаркта миокарда. В настоящее время тестируются его возможности в диагностике туберкулёза, коронавирусной инфекции, сахарного диабета.

- Диагностика серьёзных заболеваний требует времени и сложных технологий, иногда она затягивается надолго. Между тем, одним из информативных показателей состояния здоровья человека являются летучие молекулярные соединения, которые содержатся в выдыхаемом воздухе. Для их регистрации можно использовать лазерный газоанализатор на основе параметрического генератора света и фото-акустической детекции, - поясняет заведующий лабораторией лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Юрий Кистенёв.  

Нейросеть проводит поиск биомаркёров в спектре проб выдыхаемого воздуха и верифицирует заболевание. Не очень сложно и не очень дорого, достаточно лишь обучить искусственный интеллект отличать «здоровый» выдох от «больного» и можно использовать такой диагностический анализатор не только в стационарах, но и в условиях поликлиник.

Елена БУШ, обозреватель «МГ».