Кузнецова Т. Ю. - все статьи автора в журнале

    Информационные системы для поддержки муниципального здравоохранения
  • 2006 № 4 Диспансерное наблюние пациентов с гипертонической болезнью - возможно ли эффективное решение старой проблемы?

    Авторы: Дуданов И. П. [8] Гаврилов Д. В. [3] Кузнецова Т. Ю. [2]

    Подробнее >

  • Искусственный интеллект в здравоохранении
  • 2019 № 3 pdf Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний

    Заболеваемость и смертность от сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ) остается лидирующей на протяжении последних десятилетий в всем мире. Методы первичной профилактики, основанные на управлении факторами сердечно-сосудистого риска, являются наиболее эффективными для снижения бремени ССЗ. В профилактической медицине для управления рисками ССЗ используются рискометры – шкалы, полученные в результате длительных проспективных исследований. Но практическое применение разработанных шкал показало ограничения в точности прогнозирования. Машинное обучение дает возможность повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистого риска за счет нелинейных взаимосвязей их более глубокой настройки между факторами риска и результатами заболеваний. Используя данные 2236 пациентов, нами была обучена модель по признакам, используемым в построении фрамингемской шкалы. Мы сравнили полученную модель и Фрамингемскую шкалу на точность прогнозасердечно-сосудистого события. Так, по ROC анализу для Фрамингемской шкалы показатели следующие: точность Accuracy: 70,0%, качество AUC: 0.59. При этом для модели, полученной с использованием машинного обучения, аналогичные показатели составили: Accuracy: 78,8%, AUC: 0.84. Таким образом, использование алгоритмов машинного обучения, включая алгоритмы глубокого обучения, могут значительно повысить точность прогнозирования сердечно-сосудистых рисков обученных моделей.

    Авторы: Гусев А. В. [31] Новицкий Р. Э. [4] Гаврилов Д. В. [3] Кузнецова Т. Ю. [2] Корсаков И. Н. [1] Серова Л. М. [1]

    Темы: здравоохранение14 искусственный интеллект8 машинное обучение7 медицина4 оценка рисков развития заболеваний1 сердечно-сосудистые заболевания4 факторы риска4

    Полная версия статьи в формате PDF
    3.7 МБ

    Подробнее >