Диагностика аномалий сердечных ритмов, специфичных для больных COVID-2019 пациентов - заблаговременное выявление сердечных осложнений

Постановка задачи
Диагностика аномалий сердечных ритмов, специфичных для больных COVID-2019 пациентов - заблаговременное выявления сердечных осложнений
Мало экспертов, обладающих навыками выявления таких аномалий на ритмограммах
У большого количества людей осложнения возникают бессимптомно, но в дальнейшем представляют существенную опасность для их жизни и здоровья
Входные данные - 300 R-R ритмограмм, около 6800 измерений
Метрика качества - бинарная F1 мера

Вызовы задачи
Сравнительно небольшой датасет
Дисбаланс классов - аномалий в 8 раз меньше, чем без аномальных участков
“Разрезанные” измерения
Шум и ошибки в измерениях
Ручная разметка без дополнительной валидации

Подготовка данных
Удаление экстремальных пиков и провалов (> 300 и < 1400)
Преобразование датасета в “окна”, целевая точка в центре “окна”
Масштабирование значений в окнах
Расчет статистик и медицинских параметров для окна и датасета:
RMSSD - квадратный корень среднего из квадратов разниц последовательных интервалов
SDNN - стандартное отклонение интервалов
И другие
Не помогло
Построение wavelets и спектрограмм - скорее всего из-за природы сетки
Предобработка размеченных аномалий - привело к ложным срабатываниям

Описание решения
Композиция нескольких моделей
LightGBM
Нейронные сети: CNN + RNN + Attention
Ridge для композиции решений
Подбор гипер параметров для бустинга и нейронных сетей
Optuna + Hydra
На 4 серверах, распределенные в рамках одного эксперимента - подбор архитектуры и параметров нейронной сети
LightGBM 1
LightGBM 2
NN
CNN+RNN
+Attention
Ridge Model
Предсказание аномалий

Проверка результата (валидация)
Для получения стабильного балла на ЛБ
Двойная валидация
Ансамбль моделей
Результат на ЛБ:
Финальный: 0.86 - 5-6 место

Демонстрация API и Интерфейса
Интересный факт
Собственные данные собранные членами команды
Welltory - оптические измерения с использованием DN алгоритмов
Некоторые переболели ковид

Внешние данные и статьи
Репозиторий Welltory (Связь HRV и Covid-19)
Предобработка несбалансированных RR интервалов
Классификация RR интервалов
Данные по HRV
Применение визуального анализа RR для диагностики
Wavelets для анализа RR интервалов

Стек технологий - Open Source
Python, Optuna, Hydra, Pytorch, Pytorch Lightning, Sklearn, Pandas, Numpy, Plotly, Flask, FastAPI, Poetry