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
