En la Universidad Estatal de Kabardino-Balkaria H. M. Berbekov se ha creado un sistema inteligente capaz de determinar de antemano el riesgo de desarrollar insuficiencia cardíaca.
El algoritmo de aprendizaje automático se basa en el procesamiento de una gran cantidad de datos médicos anónimos de fuentes abiertas. La muestra de entrenamiento incluyó los resultados de estudios de laboratorio, indicadores clínicos, datos del historial médico, así como información sobre los hábitos diarios de los pacientes. Este enfoque multicapa ayuda al sistema a identificar interconexiones ocultas y predecir el posible desarrollo de la enfermedad con alta precisión.
La tecnología desempeña el papel de asistente especializado. Proporciona una evaluación analítica objetiva, sobre cuya base el médico puede tomar una decisión informada sobre un examen adicional, la prescripción de un tratamiento o un cambio en el estilo de vida del paciente. Los algoritmos de aprendizaje automático registran dependencias sutiles en la información, que a menudo pasan desapercibidas durante el diagnóstico estándar, e identifican factores de riesgo subestimados.
El desarrollo proporciona a los cardiólogos nuevas herramientas para la prevención de enfermedades y un enfoque personalizado del tratamiento. Además de los beneficios clínicos, el sistema mejora la eficiencia de las instituciones médicas: ayuda a reducir la carga en los hospitales y ahorra tiempo gracias al procesamiento rápido de la información y al análisis estructurado.
La principal ventaja de la tecnología, según los expertos, es la posibilidad de pronosticar la enfermedad antes de que aparezcan síntomas pronunciados. Esto permite desarrollar de antemano una estrategia individual de observación y tratamiento, reduciendo la probabilidad de complicaciones y la necesidad de hospitalización urgente.