Исследователи из Университета Миссисипи представили новую разработку — компактную микросхему, способную в реальном времени выявлять признаки сердечного приступа с высокой точностью. Новая технология потенциально может стать основой для создания носимых медицинских устройств, способных спасать жизни.
Как это работает?
В основе разработки лежит сочетание математического метода быстрого преобразования Фурье (FFT), применяемого для анализа электрокардиограммы (ЭКГ), и искусственных нейросетей, которые классифицируют сигналы как нормальные или указывающие на инфаркт. Вся система размещена на энергоэффективном чипе, пригодном для установки в носимые гаджеты. Уровень точности технологии — 92,41%, что превосходит существующие аналоги.
В отличие от современных носимых устройств, которые передают данные на смартфон или в облако для анализа, новая разработка обрабатывает информацию локально. Это позволяет реагировать на опасные сигналы немедленно, что особенно важно при инфаркте миокарда, когда счет может идти на минуты.
Уникальный подход
Хотя преобразование Фурье и использование ИИ в анализе ЭКГ — не новые идеи, уникальность подхода команды из Миссисипи заключается в реализации всей системы непосредственно на чипе. Однако, несмотря на многообещающие результаты, технология пока не готова к широкому медицинскому применению.
Разработка коммерчески пригодного устройства сталкивается с рядом сложностей. Необходимо не только миниатюризировать аппаратную часть и интегрировать её в удобный носимый формат, но и добиться высокой точности распознавания признаков инфаркта без ложных срабатываний. Кроме того, технология должна пройти строгую проверку и сертификацию, например, со стороны Управления по контролю за продуктами и лекарствами США (FDA).
Пока даже такие устройства, как Apple Watch, не могут официально диагностировать сердечный приступ — из-за ограничений точности и регуляторных требований. Поэтому путь от лабораторного прототипа до реального медицинского прибора может занять годы.
«Мы стремимся к тому, чтобы наша технология могла предсказывать или выявлять различные состояния — будь то инфаркты, припадки или деменция. Всё зависит от характера заболевания, но мы ищем более быстрые и эффективные способы диагностики», - говорит руководитель проекта, профессор кафедры электротехники и компьютерной инженерии Касем Халил.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Intelligent Systems, Blockchain and Communication Technologies.
