В Кабардино-Балкарском государственном университете имени Х. М. Бербекова создали интеллектуальную систему, способную заранее определить риск развития сердечной недостаточности.
Алгоритм машинного обучения построен на обработке большого массива обезличенных медицинских данных из открытых источников. В обучающую выборку вошли результаты лабораторных исследований, клинические показатели, данные из истории болезни, а также информация о повседневных привычках пациентов. Такой многослойный подход помогает системе выявлять скрытые взаимосвязи и предсказывать возможное развитие болезни с высокой точностью.
Технология выполняет роль помощника специалиста. Она предоставляет объективную аналитическую оценку, на основе которой врач может принять обоснованное решение о дальнейшем обследовании, назначении лечения или изменении образа жизни пациента. Алгоритмы машинного обучения фиксируют тонкие зависимости в информации, которые зачастую остаются незамеченными при стандартной диагностике, и выявляют недооценённые факторы риска.
Разработка даёт кардиологам новые инструменты для профилактики заболеваний и персонализированного подхода к лечению. В дополнение к клинической пользе система повышает эффективность работы медицинских учреждений: помогает снизить нагрузку на стационары и экономит время за счёт оперативной обработки информации и структурированного анализа.
Ключевым преимуществом технологии специалисты называют возможность спрогнозировать заболевание до появления выраженных симптомов. Это позволяет заранее выстраивать индивидуальную стратегию наблюдения и лечения, снижая вероятность осложнений и необходимость срочной госпитализации.
Читать материалы по теме:
В НИУ ВШЭ научили ИИ предугадывать осложнения после инфаркта
Точность более 95%: в больнице Хабаровска ИИ помог сократить смертность от сосудистых заболеваний
Сейчас на главной
Новое предприятие может появиться в Казани в 2027 году
Полотно сокращает площадь повреждений после подрыва беспилотника на 50% за счёт смещения соседних ячеек
География поставок вооружений постепенно увеличивается
Калужский «Тайфун» выиграл процесс против Зеленодольского завода имени А. Г. Горького
Новая защита не повреждает корпус лёгкой бронетехники и не создаёт вторичных поражающих факторов
Пользователи уже получили 10 млн уведомлений от МФЦ
А также было отражено 3,5 миллиона фишинговых атак
Кумулятивная струя разбивается о металл до того, как коснётся брони
Специалисты использовали лазерное сканирование и фотограмметрию для точного воспроизведения
Подготовку к запуску обсерватории планируется завершить к 2030 году
Технология моделирования улучшает безопасность и скорость движения
Замкнутый цикл абразива повысит рентабельность литья