Информационное агентство Деловой журнал Профиль

Ученые Сеченовского университета научили ИИ диагностировать болезни легких по выдоху

Специальный алгоритм машинного обучения научили с высокой точностью различать четыре хронических заболевания легких по химическому составу выдыхаемого воздуха. Модель успешно выделяет бронхиальную астму, хроническую обструктивную болезнь легких (ХОБЛ), муковисцидоз и лимфангиолейомиоматоз (ЛАМ).

В Новосибирске разработали препараты-люминофоры для выявления раковых клеток

(Иллюстрация)

©Elnur / Shutterstock / Fotodom

О результатах исследования сообщила ТАСС пресс-служба Сеченовского университета во вторник, 30 июня 2026 года. Ученые проанализировали образцы выдоха 843 участников – пациентов с перечисленными диагнозами и здоровых добровольцев.

Для сбора данных применили протонную масс-спектрометрию высокого разрешения, регистрирующую летучие органические соединения в режиме реального времени, а затем обработали их с помощью алгоритмов машинного обучения. Те искали не просто отдельные вещества, но и взаимосвязи между ними. Выяснилось, что каждому заболеванию соответствует собственный химический профиль, отражающий особенности его течения. Это открывает возможность не только для первичной диагностики, но и для оценки состояния пациента и контроля эффективности лечения.

Наиболее высокой точности система достигла при выявлении муковисцидоза, однако уверенно справилась со всеми четырьмя патологиями. Как рассказали в институте, в перспективе человек сможет проходить быструю диагностику с помощью анализатора выдыхаемого воздуха прямо в поликлинике, а система будет подсказывать, к какому специалисту ему следует обратиться. Сейчас команда работает над алгоритмами для выявления сердечно-сосудистых патологий, некоторых видов рака и эндокринных нарушений.

Что это за болезни и как их обычно диагностируют

Новый метод анализа выдоха способен сделать скрининг быстрее и доступнее, частично заменив инструментальные процедуры.

Самое читаемое
Exit mobile version