Методы и технологии интеллектуального анализа данных для прогнозирования степени риска сердечно-сосудистых заболеваний на основе цифрового фенотипа пациента

Актуальность развития методов интеллектуального анализа оцифрованных биомедицинских данных определяется необходимостью и возможностью совершенствования профилактического здравоохранения на основе эффективного использования больших массивов информации - как уже накопленной, так и постоянно пополняемой благодаря широкому внедрению медицинских информационных систем. При этом в качестве одной из приоритетных проблем выступает обеспечение персонифицированной ранней диагностики и прогнозирование степени риска сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). Особое место здесь занимает анализ данных электронной медицинской карты (ЭМК), в совокупности определяющих цифровой след пациента, на основании которого можно выявить закономерности изменений состояния здоровья, особенности течения заболеваний, качества медицинского обслуживания и др.

---

---