Ученые создали методику быстрого подбора сердечного клапана с помощью нейросети
Новый способ разработки протезов улучшит качество искусственных сердечных клапанов и ускорит процесс их создания.
Российские ученые разработали метод быстрого подбора искусственного сердечного клапана. Специалисты применили нейросеть.
Стандартный процесс, который практикуется в настоящее время, занимает недели. Создать оптимальную форму с первого раза практически невозможно. На протяжении длительного времени ученые искали способ оптимизировать форму и конструкцию протезов, а также возможность продлить срок их эксплуатации. Протезы подлежат замене через 10-15 лет, поскольку быстро изнашиваются из постоянных механических нагрузок.
Сотрудники Научно-исследовательского института комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний вместе с зарубежными коллегами разработали способ быстрого подбора конфигурации искусственного сердечного клапана с помощью нейросети. Применение ИИ позволяет ускорить процесс в несколько сот раз, пишет RT. Исследование получило грант Российского научного фонда. Результаты исследования опубликовали в журнале Frontiers in Bioengineering and Biotechnology.
Новый способ разработки протезов улучшит качество искусственных сердечных клапанов, ускорит процесс их создания и снизит издержки производства.
— В итоге такое нововведение может обеспечить больший доступ пациентов к качественной медицинской помощи и стимулировать инновации в других областях медицинской науки, — отметил в беседе с RT руководитель проекта, кандидат технических наук, заведующий лабораторией новых биоматериалов НИИ КПССЗ Евгений Овчаренко.
В ходе исследования ученые сгенерировали более 11 тысяч цифровых моделей сердечных клапанов и с помощью этого набора обучили нейросети. В итоге они получили комплексную программу, которая может представить показатели протезов на основе введенных показателей.
Следующим этапом станет изготовление реального прототипа сердечного клапана на основе подобранных нейросетью параметров. Изделие пройдет лабораторные испытания и сравнения с уже применяемыми моделями.