Report
СКРИНИНГ ПОРОКОВ СЕРДЦА ПРИ АНАЛИЗЕ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММЫ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (обзор литературы)
| Τίτλος: | СКРИНИНГ ПОРОКОВ СЕРДЦА ПРИ АНАЛИЗЕ ЭЛЕКТРОКАРДИОГРАММЫ С ПОМОЩЬЮ МЕТОДОВ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ (обзор литературы) |
|---|---|
| Στοιχεία εκδότη: | Вестник новых медицинских технологий. Электронное издание, 2025. |
| Έτος έκδοσης: | 2025 |
| Θεματικοί όροι: | искусственный интеллект, screening, аортальный стеноз, аортальная недостаточность, aortic stenosis, electrocardiogram, aortic insufficiency, artificial intelligence, электрокардиограмма, машинное обучение, mitral insufficiency, machine learning, скрининг, митральная недостаточность |
| Περιγραφή: | In developed countries, the prevalence of valvular heart diseases is 2.5%. The importance of early detection of heart defects is emphasized, as it can reduce the number of patients with advanced stages of the disease and allow for timely conservative and/or surgical treatment, especially considering the nonspecific nature of symptoms and clinical manifestations of most heart defects, which often appear only at later stages of the disease. With the development of artificial intelligence, particularly machine learning techniques, new methods for screening heart disease diagnosis have emerged. Over the past 4 years, several clinical studies have demonstrated the potential of detecting heart defects (such as aortic stenosis, mitral and aortic insufficiency) through the analysis of standard electrocardiograms using artificial intelligence. This review presents the latest global scientific advancements on this topic and discusses the prospects and possibilities for the use and implementation of the described technologies. В развитых странах распространенность клапанных заболеваний сердца составляет 2,5 %. При этом подчеркивается необходимость раннего выявления пороков сердца, что позволит снизить число пациентов с тяжелой стадией заболевания и своевременно провести консервативное и/или хирургическое лечение, особенно учитывая неспецифичность жалоб и клинические проявления большинства пороков сердца лишь на поздних стадиях болезни. С развитием искусственного интеллекта, в частности методов машинного обучения, появляются новые методики скрининговой диагностики заболеваний сердца. За последние 4 года несколько клинических исследований продемонстрировали возможности выявления пороков сердца (аортального стеноза, митральной и аортальной недостаточности) при анализе стандартной электрокардиограммы с применением искусственного интеллекта. В настоящем обзоре представлены последние мировые научные достижения по данной теме, обсуждаются перспективы и возможности использования и внедрения описанных технологий. |
| Τύπος εγγράφου: | Research |
| DOI: | 10.24412/2075-4094-2025-1-1-6 |
| Rights: | CC BY |
| Αριθμός Καταχώρησης: | edsair.doi...........318f36cf515fb5682c1fd60eac1f26f3 |
| Βάση Δεδομένων: | OpenAIRE |
| DOI: | 10.24412/2075-4094-2025-1-1-6 |
|---|