AP26197917 – Өкпедегі дыбыстық талдауды қолдана отырып, респираторлық ауруларды ерте сатысында диагностикалау үшін машиналық оқытуға негізделген ұсыныс жүйесін әзірлеу
Мақсаты – Тыныс алудың акустикалық деректерін талдау арқылы респираторлық ауруларды ерте диагностикалау үшін машинада оқытылатын ұсыныс жүйесін әзірлеу және енгізу, бұл медициналық тәжірибеде диагностикалық қызметтердің дәлдігі мен қолжетімділігін арттыруға мүмкіндік береді.
Жобаның өзектілігі: Жобаның өзектілігі респираторлық ауруларды ерте диагностикалау мәселесінің сақталуымен байланысты, әсіресе сырқаттанушылықтың өсуі және денсаулық сақтау жүйесіне түсетін жүктеменің артуы жағдайында. Өкпе патологияларын дер кезінде анықтау әлі де шектеулі болып отыр, бұл емдеудің кеш басталуына және пациенттердің жағдайының нашарлауына әкеледі. Осыған байланысты тыныс алу дыбыстарын талдау сияқты инвазивті емес диагностикалық әдістерді дамыту ерекше маңызға ие. Машиналық оқыту технологиялары мен акустикалық сигналдарды терең талдауды қолдану диагностиканың дәлдігі мен жылдамдығын арттырудың жаңа мүмкіндіктерін ашады. Интеллектуалды ұсыныстық жүйені құру патологияларды анықтау процесін автоматтандыруға және дәрігерлерге шешім қабылдауда қосымша құрал ұсынуға мүмкіндік береді. Жалпы алғанда, жоба медициналық қызметтердің қолжетімділігі мен сапасын арттыруға, сондай-ақ ерте араласу арқылы емдеу шығындарын азайтуға ықпал етеді.
Ғылыми жетекші: Ph.D. докторы, Профессор, Жекамбаева Майгуль Несипалдиевна
Күтілетін және қол жеткізілген нәтижелер: Жоба аясында өкпе дыбыстарының кең көлемді деректер жиынтығы қалыптастырылып, алдын ала өңделді, оған қалыпты және патологиялық жағдайлар енгізілді, бұл модельдерді оқыту үшін деректердің жоғары сапасын қамтамасыз етті. CNN, RNN, LSTM, сондай-ақ назар механизмдері бар гибридті және ансамбльдік модельдерді қамтитын терең оқыту архитектуралары әзірленіп, сынақтан өткізілді. Алынған нәтижелер акустикалық сигналдарды талдау негізінде респираторлық ауруларды ерте диагностикалаудың ұсынылған тәсілінің тиімділігін растады. Жобаның ғылыми жаңалығы дыбысты өңдеудің заманауи әдістері мен медициналық диагностикаға арналған терең оқыту алгоритмдерін біріктіруде жатыр. Жүйені әрі қарай дамыту өкпе патологияларын нақты уақыт режимінде жоғары дәлдікпен жіктеуді қамтамасыз етеді деп күтілуде. Әзірленген жүйе дәрігерлер үшін шешім қабылдауды қолдайтын қосымша құрал болып, диагностика сапасын арттырады. Технологияны Қазақстан Республикасының медициналық мекемелеріне енгізу диагностика уақытын қысқартуға және емдеуді ертерек бастауға мүмкіндік береді. Сондай-ақ диагностика тиімділігін арттыру және асқынулардың алдын алу есебінен медициналық шығындарды азайту күтілуде. Жобаны коммерцияландыру жүйені клиникаларға енгізуді және оны мобильді платформаларға бейімдеуді көздейді, бұл технологияны пациенттерді үй жағдайында бақылау үшін пайдалануға мүмкіндік береді. Жалпы алғанда, жоба нәтижелері ғылыми-техникалық әлеуеттің дамуына, ғылыми ұйымдардың бәсекеге қабілеттілігінің артуына және биомедициналық инженерия мен цифрлық медицина салаларында жаңа зерттеу бағыттарының қалыптасуына ықпал етеді.
Жарияланымдар тізімі
- Zhekambayeva M., Akylzhan P., Nazarova A., Yussupova G., Mailybayev E., Katayev N. Real-time augmented reality-enabled sports exercise monitoring system with personalized recommendations // Retos. – 2025. – Vol. 73. – P. 909–922. – DOI: https://doi.org/10.47197/retos.v73.117751. – ISSN 1579-1726