Эта модель обучена на больших объемах анонимных медицинских данных, находящихся в открытом доступе. В них входят результаты лабораторных анализов, клинические исследования, информация из истории болезни и сведения об образе жизни пациентов. Такой подход помогает алгоритму выявлять сложные закономерности.
Автор разработки, Тимур Бицуев из лаборатории интеллектуальных систем и анализа данных, отметил, что система открывает новые возможности для кардиологов. Главное преимущество заключается в том, что она позволяет выявить риск сердечной недостаточности до появления явных симптомов. Это дает врачам возможность заранее определять оптимальную стратегию наблюдения и лечения.
Бицуев добавил, что система не заменяет врача, а выступает в роли интеллектуального помощника, предоставляя объективные данные для более взвешенных решений о дополнительных обследованиях, терапии или изменениях в образе жизни. Алгоритмы машинного обучения способны находить скрытые взаимосвязи в данных, которые могут быть упущены при традиционном анализе.
Кроме ранней диагностики и персонализированного подхода, разработка обещает системные преимущества, такие как снижение числа госпитализаций благодаря своевременному выявлению и управлению рисками, а также сокращение времени обслуживания пациентов за счет структурированной аналитической поддержки для врачей.
В России активно внедряют искусственный интеллект в медицину, согласно постановлению правительства. С 2023 года каждый регион обязан внедрить как минимум одно медицинское изделие с искусственным интеллектом (ИИ), а с 2024 года – три.
