Она сможет предсказывать проблемы со здоровьем космонавтов, сообщили специалисты Института медико-биологических проблем РАН
МОСКВА, 10 января. /ТАСС/. Интеллектуальный медицинский программный комплекс для дальних межпланетных космических экспедиций, разработанный специалистами Института медико-биологических проблем (ИМБП) РАН, позволит обеспечивать мониторинг состояния здоровья космонавтов, а также предсказывать и предотвращать потенциальные проблемы. Об этом говорится в тезисах к докладу представителей института к XLVII Академическим чтениям по космонавтике памяти С.П.Королева (Королевские чтения), которые намечены на 24-27 января.
Авторы доклада отмечают, что с помощью представленных разработок удалось достичь высоких прогностических показателей по регистрируемым медицинским параметрам. "В рамках ежедневного медицинского контроля с помощью многослойной искусственной нейронной сети (ИНС) удалось достаточно точно (с вероятностью до 73%) предсказать уровень индекса субъективной оценки состояния здоровья. Дальнейшая модернизация этого потенциального компонента интеллектуального телемедицинского контура определила переход к рекуррентной модели нейросети, что, в свою очередь, позволило также предсказывать возникновение жалоб на боли различной локализации или проблемы со сном на следующие за проанализированным семидневным периодом сутки с точностью не ниже 85%", - утверждается в тезисах к докладу.
Как отмечают авторы, автономное медицинское обеспечение с применением интеллектуальных систем позволит предотвращать потенциальную медицинскую угрозу до ее наступления. Врачу экипажа будет оказываться автоматизированная интеллектуальная поддержка в принятии медицинских решений. "Это, в свою очередь, позволит снизить риски развития необратимых осложнений, не совместимых с возможностями лечения в рамках длительных пилотируемых межпланетных космических полетов и ставящих под угрозу успех всей межпланетной экспедиции", - говорится в материале.
При помощи интеллектуального телемедицинского контура можно будет оперативно производить анализ электронных медицинских записей для выявления предрасположенности к различным заболеваниям, анализ медицинских изображений с целью выявления патологических состояний, поиск новых биомаркеров и другие исследования. "Также несомненным преимуществом ИНС является возможность ее автоматического обучения в ходе эксплуатации, что повышает точность и эффективность ее работы", - сообщается в тезисах к докладу.