TY  - JOUR
T1  - Методы машинного обучения в оценке предтестовой вероятности обструктивных и необструктивных поражений коронарного русла
JF  - Российский кардиологический журнал
DO  - 10.15829/1560-4071-2020-3802
AU  - Гельцер, Б. И.
AU  - Циванюк, М. М.
AU  - Шахгельдян, К. И.
AU  - Рублев, Владислав Юрьевич
Y1  - 2023-01-16
UR  - https://www.cardiojournal.online/publication/8849
N2  - 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.