Современная электроника №5/2025

СОВРЕМЕННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ 29 WWW.CTA.RU СОВРЕМЕННАЯ ЭЛЕКТРОНИКА • № 5 / 2025 вании только первого измерения, про- ведённого с помощью классического кардиографа с самописцем, по данным исследований превышают в ряде слу- чаев 30%. Врачи скорой помощи могут анализировать кардиограмму только «на глаз», упуская характерные осо- бенности сердечной деятельности конкретного человека (рис. 8). Современные диагностические ком- плексы с искусственным интеллектом, обученным на примерах сотен тысяч кардиограмм, способны выявить мель- чайшие признаки заболевания даже при первом измерении [47, 48]. Исследования Первого Московского государственного медицинского уни- верситета имени И.М. Сеченова пока- зали, что ИИ, используя корреляцион- ный анализ частот колебаний сигнала, которые фактически недоступные человеческому глазу, позволяет выя- вить снижение диастолической функ- ции миокарда с точностью до 94%. В то же время точность ручной интерпре- тации в таких критических случаях не превышала 60% [49]. В первом разделе статьи на простом примере была показана важность использования специализированных медицинских платформ для проекти- рования электронного оборудования. Кроме отмеченных в первом разделе ИИ-платформ широкого диапазона действия существуют и узкоспециа- лизированные ИИ-платформы, такие как, например: Autodesk, TensorFlow, PyTorch, OpenBCI [50–52]. Эти платфор- мы значительно упрощают разработ- ку новых моделей медицинского обо- рудования. В качестве примера можно при- вести проект с открытым исходным кодом Open Brain-Computer Interface – OpenBCI, созданный с помощью ИИ GitHub для интерфейсов «мозг– компьютер». Открытая платформа OpenBCI, предназначенная для разра- ботки интерфейсов мозг–компьютер, предоставляет медикам инструмен- ты для сбора и анализа биосигна- лов, таких как электроэнцефалогра- фия (ЭЭГ), электромиография (ЭМГ) и электрокардиография (ЭКГ). Платфор- ма включает аппаратное обеспечение (микроконтроллеры и сенсоры) и про- граммное обеспечение (графический интерфейс, библиотеки для Python, Node.js и других языков). Существует две базовые модели OpenBCI. Расширенный вариант Cyton на базе 8-канальной платы с возмож- ностью расширения до 16 каналов с модулем Daisy предназначен для высо- кокачественной записи биосигналов с низким уровнем шума. Мобиль- ный вариант Ganglion выполнен на базе компактной 4-канальной платы (рис. 9) [52]. Модуль Wi-Fi Shield позволяет пере- давать данные на высоких скоро- стях (до 1000 Гц), что особенно важ- но для исследований, требующих высокой точности [53]. С помощью адаптера cEEGrid Adapter можно проводить суточное мониторирова- ние ЭЭГ [54]. Программное обеспе- чение OpenBCI GUI предназначено для визуализации и обработки дан- ных в реальном времени с поддерж- кой Mac, Windows, Linux. Библиотеки Python/Node.js позволяют разработчи- кам интегрировать данные OpenBCI в свои приложения, включая обработку с помощью ИИ GitHub. Поддержка про- токолов LSL (Lab Streaming Layer) даёт возможность синхронизации с други- ми устройствами и программами. Это позволяет комбинировать данные ЭЭГ, например, с данными от глазных тре- керов или датчиков сердечного ритма [55] (рис. 10). Взрывной характер разработок с использованием ИИ в компьютерной томографии, наблюдавшийся в пери- од пандемии COVID-19 (2019–2023 гг.), привёл к тому, что в настоящее вре- мя это одно из наиболее развитых направлений в современной меди- цине [56]. Анализ в реальном времени муль- тимодальных данных, использую- щий визуализацию микроаномалий, а также их компьютерную обработку с помощью ИИ, позволяет диагностиро- Рис. 8. Врачи скорой помощи могут анализировать кардиограмму только «на глаз», упуская характерные особенности сердечной деятельности конкретного человека Рис. 9. Мобильный вариант «Ganglion» аппаратной части платформы «OpenBCI» выполнен на базе компактной 4-канальной платы Рис. 10. Компьютерная томография с использованием ИИ даёт возможности диагностики опасных заболеваний головного мозга Таблица 3. Распределение количества публикаций по областям применения за период 2020–2025 гг. № п/п Область использования ИИ Количество публикаций за период 2020–2025 гг.,% 1 Медицина, включая микробиологию 30% 2 Робототехника, включая БПЛА, а также морской и наземный беспилотный транспорт 20% 3 Электроника, включая разработку и производство электронных компонентов 15% 4 Квантовые вычисления, включая квантовые компьютеры и разработку новых материалов с помощью квантовой физики и химии 10% 5 Фармакология, включая разработку новых лекарственных препаратов, действующих на молекулярном уровне 5%