17 Гаранин А. А. Рубаненко О. А. Трусов Ю. А. Колсанов А. В. болезни системы кровообращения сердечно-сосудистые заболевания искусственный интеллект машинное обучение глубокое обучение мониторинг пациентов 2026 2026-04-25 10.15829/1560-4071-2026-6640 Российский кардиологический журнал Цель. Систематический обзор литературных данных об эффективности применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) для скрининга, диагностики и мониторинга болезней системы кровообращения.Материал и методы. Проведен поиск научных публикаций в базах данных PubMed, Web of Science, Scopus, CyberLeninka, eLibrary и Google Scholar. Стратегия поиска включала использование ключевых слов на русском и английском языках: «circulatory system diseases», «cardiovascular diseases», «artificial intelligence», «machine learning», «deep learning», «patient monitoring», «remote monitoring», «болезни системы кровообращения», «сердечно-сосудистые заболевания», «искусственный интеллект», «машинное обучение», «глубокое обучение», «наблюдение за пациентами», «мониторинг». Включение оригинальных исследований в период 2015-2025 гг. основано на независимой оценке авторами.Результаты. Из 594 публикаций после скрининга в окончательный анализ включено 8 исследований, отвечающих критериям включения. Заключение. ИИ представляет собой инструмент, меняющий современные методы мониторинга, диагностики и прогнозирования исходов БСК. Разработанные на основе ИИ решения демонстрируют высокую диагностическую и прогностическую эффективность, зачастую превосходящую традиционные клинические шкалы, и составляют основу интеллектуальных систем поддержки принятия врачебных решений. https://www.cardiojournal.online/publication/14242 https://www.cardiojournal.online/files/14646