Российские ученые разработали нейросеть для диагностики стресса

/ По состоянию сердца и кожи

Ученые из СПбГЭТУ «ЛЭТИ» создали нейронную сеть, которая диагностирует стрессовое состояние организма с точностью до 99,6%.

Аналитические модели, разработанные на кафедре математического обеспечения и применения электронных вычислительных машин Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ», могут стать значимым подспорьем в работе врачей в ранней диагностике и профилактике болезней. По данным ВЦИОМ, каждый пятый россиянин постоянно и часто находится в состоянии стресса. А он не только усугубляет уже имеющиеся проблемы в организме, но еще может стать непосредственной причиной для развития серьезных заболеваний.

По утверждению специалистов Всемирной организации здравоохранения, умеренные психоэмоциональные нагрузки полезны — благодаря им человек мобилизует внутренние резервы и выполняет повседневные задачи. Однако избыточный стресс, особенно длящийся продолжительное время, разрушительно действует на эмоциональное и физическое здоровье. Хроническое стрессовое состояние буквально «ломает» иммунные механизмы выбросами кортизола, провоцирует изменения гормонального фона и вызывает спазмы сосудов.

Вероятность развития многих опасных заболеваний можно и нужно снижать с помощью точных методов ранней диагностики и своевременного лечения. При сборе анамнеза у больного со стрессовыми расстройствами врачи ориентируются на клиническую картину, данные осмотра и результаты лабораторных исследований. Использование нейросетей для постановки диагноза позволит специалистам назначать лечение или рекомендовать меры профилактики намного точнее и оперативнее.

Нейросеть анализирует данные сразу двух ветвей: работу сердечной мышцы, а также изменения электрических свойств кожи, связанных с потоотделением, которое контролируется симпатической нервной системой. Диагностика на основе обоих критериев сразу максимально точна. Кроме того, модель умеет определять, в какие именно временные периоды человек испытывает стрессовое состояние. По этой причине разработка может стать очень полезной для мониторинга нагрузок у диспетчеров, водителей, пилотов и других специалистов, испытывающих высокое психоэмоциональное напряжение на рабочем месте.