17 Гельцер Б. И. Циванюк М. М. Шахгельдян К. И. Рублев В. Ю. методы машинного обучения ишемическая болезнь сердца модели диагностики и прогнозирования 2020 2023-01-16 10.15829/1560-4071-2020-3999 Российский кардиологический журнал Методы машинного обучения (МО) являются основным инструментом искусственного интеллекта, использование которых позволяет автоматизировать обработку и анализ больших данных, выявлять на этой основе скрытые или неочевидные закономерности и извлекать новые знания. В обзоре представлен анализ научной литературы по использованию методов МО для диагностики и прогнозирования клинического течения ишемической болезни сердца. Приведены сведения по эталонным базам данных, использование которых позволяет разрабатывать модели и валидировать их (European ST-T Database, Cleveland Heart Disease database, Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis и др.). Показаны преимущества и недостатки отдельных методов МО (логистической регрессии, машин опорных векторов, деревьев решений, наивного байесовского классификатора, k-ближайших соседей) для разработки диагностических и прогностических алгоритмов. К наиболее перспективным методам МО относят глубокое обучение, которое реализуется с помощью многослойных искусственных нейронных сетей. Предполагается, что совершенствование моделей на основе методов МО и их внедрение в клиническую практику будет способствовать поддержке принятия врачебных решений, повышению эффективности лечения и оптимизации расходов здравоохранения. https://www.cardiojournal.online/publication/8997 https://www.cardiojournal.online/files/9476