Исследователи из Первого МГМУ им. И.М. Сеченова разработали модель машинного обучения для классификации хронических заболеваний легких по составу выдыхаемого пациентом воздуха.

Алгоритм различает больных с бронхиальной астмой, хронической обструктивной болезнью легких и другими заболеваниями. Модель анализирует данные о составе выдоха, в частности о наличии в нем летучих органических соединений. Изучаются характерные сочетания соединений, а также связь между ними. Для обучения алгоритма были проанализированы данные 843 людей.

Проведенная учеными работа показала, что каждой из патологий соответствует собственный химический профиль в выдохе, который отражает течение болезни. Данные, полученные с помощью модели, могут использоваться не только для диагностики, но и для оценки состояния пациента и эффективности лечения.

Исследовательская группа работает над аналогичными алгоритмами для выявления заболеваний легких, сердечно-сосудистой патологии, некоторых видов рака и эндокринных нарушений.

В апреле 2025 года ученые из Тольяттинского государственного университета совместно с коллегами из Индии и Йемена разработали ИИ-метод FuzzyGuard для диагностики ХОБЛ.