ГЛИБОКЕ НАВЧАННЯ ДЛЯ АВТОМАТИЗОВАНОЇ ДІАГНОСТИКИ ПРИ ПОЛІТРАВМАХ: АНАЛІЗ СИГНАЛІВ ТА КЛІНІЧНІ ПЕРСПЕКТИВИ - ВОЙТЮК, АНДРІЙ; МАТВІЙЧУК, ЯРОСЛАВ (Herald of Khmelnytskyi National University. Technical sciences, 2025)
Політравма, особливо за наявності черепно-мозкової травми (ЧМТ), залишається критичним викликом для екстреної медицини через необхідність швидкої діагностики та обмеження традиційних методів. Інвазивний моніторинг, нейровізуалізація та шкали оцінювання, як-от шкала коми Глазго (ШКГ), часто вимагають часу, ресурсів або недоступні на догоспітальному етапі. Сучасні досягнення в галузі глибокого навчання (ГН) у поєднанні з аналізом фізіологічних сигналів відкривають нові можливості для автоматизованої, неінвазивної діагностики, здатної підтримувати клінічні рішення в реальному часі.У цьому огляді проаналізовано новітні підходи до застосування ГН для інтерпретації біомедичних сигналів з метою виявлення ЧМТ. На основі семи досліджень (2022–2024 рр.) розглянуто моделі, що використовують згорткові нейронні мережі (ЗНМ), довгі короткочасні пам’яті (ДКП), EEGNet (глибока нейронна мережа, спеціалізована для аналізу електроенцефалографічних (ЕЕГ) сигналів), U-Net (згорткова нейронна мережа з U-подібною архітектурою для сегментації зображень) та трансферне навчання. Деякі з них досягають AUROC (площа під кривою робочої характеристики приймача) понад 0.90. Системи BioscoreNet та aICP демонструють практичне застосування ГН для виявлення внутрішньочерепної гіпертензії та оцінки тяжкості травми на основі пасивно або стаціонарно зібраних сигналів (ЕЕГ, аудіо, вібраційних, гемодинамічних даних).Особливу увагу надано інтерпретованості моделей (наприклад, через градієнтно-активоване картографування), мультисенсорному злиттю даних і ролі мобільних технологій у первинному сортуванні постраждалих. Обговорюються також обмеження: варіабельність сигналів, малі вибірки, відсутність стандартизації. У підсумку, ГН-орієнтований аналіз сигналів може стати основою для масштабованих, доступних та ефективних діагностичних рішень у веденні пацієнтів з політравмами. Подальша клінічна валідація дозволить інтегрувати ці технології в щоденну практику екстреної медицини.
Keywords: глибоке навчання; політравма; черепно-мозкова травма; автоматизована діагностика; неінвазивний моніторинг; нейронні мережі