Комплекс предназначен для анализа записей аускультации, полученных в стационарных и амбулаторных условиях с помощью цифрового стетофонендоскопа. Система должна определять процентную вероятность различных нозологий по аудиозаписям и интерпретировать результаты аналитических модулей с использованием машинного обучения.
В ходе первых этапов работы, начавшихся в сентябре 2025 года, специалисты СамГМУ провели исследование актуальности разработки и патентный поиск, проанализировали современные технические решения и научную литературу по цифровой аускультации и машинному обучению, а также разработали и апробировали методологию сбора данных, создали и протестировали алгоритмы обработки аудиосигналов и валидировали модель машинного обучения.
На втором этапе разработчики намерены расширить функциональность ПО и повысить его клиническую значимость. В частности, планируется увеличить точность классификации с выводом наиболее вероятной нозологии и признаков, на основании которых система сформировала результат. Также ПО должно получить функцию выявления аномалий в аускультационных звуках, включая шелест и посторонние шумы, и возможность объединять результаты анализа, полученные из разных точек аускультации, в единый контекст.
Отдельное направление модернизации связано с пользовательскими функциями. Разработчики планируют упростить передачу аудиофайлов с цифрового стетофонендоскопа в ПО, добавить возможность прослушивания записей непосредственно в интерфейсе системы и повысить удобство фильтрации и сортировки аускультационных данных. Архитектуру ПО также планируется сделать масштабируемой, чтобы обеспечить возможность подключения новых клиентов. Кроме того, будет разработан интеграционный протокол для взаимодействия с медицинскими информационными системами (МИС).
В ходе модернизации специалисты сформируют расширенный датасет для дообучения моделей, проведут их отладку и верификацию на репрезентативных наборах данных, а также выполнят технические испытания. Для комплекса планируется подготовить документацию, необходимую для формирования регдосье. Одновременно разработчики предусмотрят техническую возможность автоматической передачи в информационную систему Росздравнадзора данных о работе ПО, обрабатываемой информации и результатах применения ИИ-технологий.
Российские медицинские и научные организации все активнее разрабатывают инструменты для прогнозирования заболеваний, осложнений и возможных исходов на основе клинических, лабораторных, генетических и инструментальных данных. Были представлены модели и программы для оценки риска тяжелого течения панкреатита и гриппа, сердечно-сосудистых и неврологических осложнений, преэклампсии и неблагоприятных исходов беременности, а также рецидива онкологических заболеваний. Часть разработок использует методы ИИ, машинного обучения и математического моделирования, другие позволяют рассчитывать индивидуальный риск по совокупности биомаркеров или генетических характеристик. Подробнее о разработках, созданных или представленных отечественными исследователями в августе 2026 года, – в обзоре Vademecum.
Подписывайтесь на наши каналы: в MAX – Vademecum и Vademecum Live, в Telegram – Vademecum и Vademecum Live.
