APPLICATION OF THE NEURAL NETWORK TECHNOLOGY FOR DETECTION AND MONITORING OF AUSCULTATIVE PHENOMENA IN DIAGNOSIS AND TREATMENT OF DISEASES OF THE RESPIRATORY SYSTEM

摘要

Введение. Внедрение электронной аускультации в практическую медицину представляется перспектив- ным и целесообразным. В Республике Беларусь данное направление практически не разрабатывалось. Цель. Изучить эффективность использования нейронных сетей ?Паспорт лёгких? при осуществлении ди- агностических мероприятий у пациентов с заболеваниями органов дыхания и на этой основе разработать автоматическую систему оценки состояния бронхолёгочной системы. Материал и методы. Использовался программно-аппаратный комплекс Lung Passport на основе алгорит- ма машинного обучения для классификации типа аускультативного феномена. Результаты. Автоматическая система анализа звуковых феноменов обладает высокой чувствительностью (80,81-93,33%) и специфичностью (83,33-98,99%), позволяет объективизировать аускультативные данные. Выводы. Использование метода автоматической классификации аускультативных феноменов на базе ма- шинного обучения позволит повысить эффективность ранней диагностики и мониторинга респираторной патологии.