Разработан ИИ для определения сердечной недостаточности до первых симптомов

В Кабардино-Балкарском государственном университете создали новую модель машинного обучения, которая помогает заранее оценивать риск сердечной недостаточности у пациентов. Алгоритм обучался на больших наборах обезличенных медицинских данных, включая результаты анализов, историю болезней и информацию о привычках людей. Такой подход позволяет системе находить сложные связи, которые обычно сложно заметить при обычном осмотре.

По словам одного из разработчиков, Тимура Бицуева, эта технология расширяет возможности врачей-кардиологов. Модель не заменяет специалиста, а работает как помощник, предоставляя объективные данные для принятия решений. Это помогает врачам раньше заметить потенциальные проблемы и выбрать правильный план наблюдения или лечения, опираясь на информацию, которую не всегда удаётся увидеть обычными методами.

Кроме того, новая система способна снизить количество госпитализаций и сократить время, необходимое на обслуживание каждого пациента. Благодаря аналитической поддержке врачи быстрее принимают решения, что повышает эффективность работы медучреждений и улучшает качество ухода за пациентами.