<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<xml>
 <records>
  <record>
   <ref-type name="Journal Article">17</ref-type>
   <contributors>
    <authors>
     <author>Гарина И. А.</author>
     <author>Хаишева Л. А.</author>
     <author>Ратова Л. Г.</author>
    </authors>
   </contributors>
   <titles>
    <title>Искусственный интеллект в управлении артериальной гипертензией: от прогнозирования рисков до персонализированной терапии: обзор</title>
   </titles>
   <keywords>
    <keyword>искусственный интеллект</keyword>
    <keyword>машинное обучение</keyword>
    <keyword>артериальная гипертензия</keyword>
    <keyword>стратификация риска</keyword>
    <keyword>персонализированная медицина</keyword>
    <keyword>носимые устройства</keyword>
    <keyword>цифровые биомаркеры</keyword>
   </keywords>
   <dates>
    <year>2026</year>
    <pub-dates>
     <date>2026-04-25</date>
    </pub-dates>
   </dates>
   <doi>10.15829/1560-4071-2026-6906</doi>
   <journal>Российский кардиологический журнал</journal>
   <abstract>Проанализированы современные научные данные о возможностях применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) в диагностике, стратификации сердечно-сосудистого риска и персонализированном лечении пациентов с артериальной гипертензией (АГ). Проведен аналитический обзор публикаций, посвящённых использованию ИИ и методов машинного обучения при АГ. Поиск литературы осуществлялся в базах данных PubMed, Scopus, Web of Science, ScienceDirect и Google Scholar. В обзор включались публикации на русском и английском языках за период 2020-2026гг с использованием ключевых слов: artificial intelligence, machine learning, arterial hypertension, risk stratification, prediction, diagnosis. Алгоритмы ИИ демонстрируют высокий потенциал в диагностике и мониторинге АГ за счёт анализа данных электронных медицинских карт, суточного мониторирования артериального давления, электрокардиографии, изображений сетчатки и информации с носимых устройств. Использование ИИ открывает новые перспективы в управлении АГ, включая раннюю диагностику, более точную стратификацию риска и персонализацию терапии. ИИ не является заменой клинического мышления врача, но становится мощным инструментом поддержки принятия решений. Для широкого внедрения данных технологий необходимы дальнейшие клинические исследования, внешняя валидация алгоритмов и стандартизация медицинских данных.</abstract>
   <urls>
    <web-urls>
     <url>https://www.cardiojournal.online/publication/14247</url>
    </web-urls>
    <pdf-urls>
     <url>https://www.cardiojournal.online/files/14651</url>
    </pdf-urls>
   </urls>
  </record>
 </records>
</xml>
