@article{Гельцер2023-01-16,
author = {Б. И. Гельцер, М. М. Циванюк, К. И. Шахгельдян, В. Ю. Рублев},
title = {Методы машинного обучения в оценке предтестовой вероятности обструктивных и необструктивных поражений коронарного русла},
year = {2020},
doi = {10.15829/1560-4071-2020-3802},
publisher = {NP «NEICON»},
abstract = {В обзоре представлен анализ научной литературы по результатам использования методов машинного обучения (МО) для оценки предтестовой вероятности (ПТВ) обструктивных (ОПКА) и необструктивных (НПКА) поражений коронарных артерий (КА) у больных с различными клиническими вариантами ишемической болезни сердца. Приведены данные о высокой распространенности НПКА среди лиц, направляемых на инвазивную коронарографию (КАГ), что послужило поводом для разработки моделей и алгоритмов на основе методов МО для использования в качестве дополнительных инструментов ПТВ, позволяющих прогнозировать анатомический статус КА до проведения КАГ Применение современных технологий моделирования обладает большим потенциалом в верификации НПКА и ОПКА. Подчеркивается, что совершенствование прогностических моделей и их внедрение в клиническую практику является важным элементом поддержки принятия врачебных решений и должно осуществляться на основе междисциплинарной научной кооперации клиницистов и специалистов в области информационных технологий.},
URL = {https://www.cardiojournal.online/publication/8849},
eprint = {https://www.cardiojournal.online/files/9298},
journal = {Российский кардиологический журнал},
}