Совершенствование возможностей оценки сердечно-сосудистого риска при помощи методов машинного обучения

Гусев А. В. Гаврилов Д. В. Новицкий Р. Э. Кузнецова Т. Ю. Бойцов С. А. Совершенствование возможностей оценки сердечно-сосудистого риска при помощи методов машинного обучения сердечно-сосудистые заболевания оценка риска предсказание сердечно-сосудистых событий машинное обучение искусственный интеллект 2021

2023-01-16

10.15829/1560-4071-2021-4618 Российский кардиологический журнал Рост распространенности сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) определяет важность их прогноза, необходимость точной стратификации рисков, профилактических и лечебных воздействий. Большие базы медицинских данных и технологии их обработки в виде алгоритмов машинного обучения, появившиеся в последние годы, потенциально позволяют улучшить предсказательную точность и персонализировать терапевтические подходы к ССЗ. В обзоре исследуется применение машинного обучения в предсказании и определении клинических событий кардиологического профиля. Обсуждается роль данной технологии как в расчете общего сердечно-сосудистого риска, так и предсказании отдельных заболеваний и событий. Сравнивается предсказательная точность с принятыми шкалами расчета рисков и действие различных алгоритмов машинного обучения. Анализируются условия для применения машинного обучения и возможности разработки персонализированной тактики ведения больных с ССЗ.

https://www.cardiojournal.online/publication/9382

https://www.cardiojournal.online/files/9972