Neural network modeling of the process of non-invasive screening-analysis of oxygen saturation providing the invariance to the impact of masking factors = Нейромережеве моделювання процесу неінвазивного скринінг-аналізу сатурації кисню в крові з забезпеченням інваріантності до впливу маскуючих факторів

Abstract

Сатурация кислорода в крови – параметр, указывающий на уровень насыщения кислородом артериальной крови в процентном отношении и являющийся индикатором наличия или отсутствия патологических изменений в функционировании организма. Пациентам с низким показателем кислорода в крови требуется срочное медицинское вмешательство. Однако работа пульсоксиметра (прибора, измеряющего уровень сатурации кислорода в крови) требует соблюдения ряда условий по подготовке к замеру и чувствительна к ряду факторов, таких как яркий свет, наличие красящих веществ, перепад температуры, концентрация угарного газа, точность позиционирования датчиков, эмоциональное и физическое состояние пациента. Для обеспечения инвариантности результатов сатурации кислорода в крови пациента к перечисленным негативным факторам был синтезирован ансамбль нейросетевых моделей распознавания уровней оксигемоглобина по совокупности сопутствующих симптомов. Задача определения функциональной зависимости степени сатурации крови субъекта от наличия симптомов признаков решена применением технологии принудительного обучения нейросетей на репрезентативной выборке ретроспективных прецедентов из предыстории обслуживания пациентов в существующей базе данных и реализована моделями многослойных персептронов как задача распознавания. Практическая значимость результатов исследования состоит в создании программного инструментария для разработки систем скрининг-анализа сатурации, инвариантных к мешающим факторам, в домашних условиях при минимальных тратах. Предлагаемая технология, реализуемая на базе практической реализации возможностей искусственного интеллекта в нейросетевом формате, позволяет повысить доступность более эффективного и оперативного контроля здоровья граждан, сократить время и затраты на диагностику, обеспечить контроль здоровья субъекта в домашних условиях без учета мешающих факторов.