Челябинский государственный университет (ЧелГУ) разработал и испытал интеллектуальную систему для прогнозирования повторных эпизодов фибрилляции предсердий, сообщили в пресс-службе вуза. Алгоритм не просто оценивает риск рецидива, но и показывает врачу, какие именно показатели повлияли на решение.

Систему создал исследователь математического факультета ЧелГУ под руководством преподавателей вуза в сотрудничестве с кардиологами областной клинической больницы №3. Для обучения использовали данные обследования 97 пациентов, проходивших лечение с 2010 по 2013 год. Изначально каждый случай описывался 27 признаками, после обработки их сократили до 18. Сравнение нескольких алгоритмов машинного обучения показало, что лучшую эффективность даёт метод опорных векторов. Пациента относят к группе высокого риска только при расчётной вероятности рецидива свыше 91%.

Такой строгий порог снижает частоту ложноположительных заключений и позволяет врачам сосредоточиться на наиболее тяжёлых случаях. Важной особенностью стала прозрачность работы алгоритма: он объясняет вклад каждого клинического признака в итоговое решение, что принципиально отличает его от «чёрного ящика». Сейчас разработка представляет собой готовый инструмент поддержки принятия решений для практической кардиологии.