The object of research, development or design (in Russian) : Проект фокусируется на разработке интегрированной системы, состоящей из аппаратной платформы и мобильного приложения для мониторинга и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Основным объектом исследований является применение глубокого обучения для анализа данных электрокардиограммы (ЭКГ), собранных с помощью разработанного устройства.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Жоба жүрек-қан тамырлары ауруларын бақылау және диагностикалау үшін аппараттық платформадан және мобильдік қосымшадан тұратын интеграцияланған жүйені әзірлеуге бағытталған. Зерттеулердің негізгі объектісі - жасалған құрылғы арқылы жиналған электрокардиограмма (ЭКГ) деректерін талдау үшін терең оқыту қолданылуы.

Aim of work (in Russian) : Целью данного проекта является создание эффективной и доступной системы для раннего выявления и мониторинга сердечных заболеваний, которая способна предоставлять рекомендации пользователям на основе анализа собранных данных. Интеграция мобильного приложения с аппаратной платформой предназначена для улучшения пользовательского опыта и обеспечения непрерывного здоровья сердца.

Aim of work (in Kazakh) : Осы жобаның мақсаты - жүрек ауруларын ерте анықтау және бақылау үшін тиімді және қолжетімді жүйе құру, ол жиналған деректердің талдауына негізделген пайдаланушыларға ұсыныстар бере алады. Мобильді қосымшаны аппараттық платформамен интеграциялау - пайдаланушы тәжірибесін жақсарту және жүрек денсаулығын үздіксіз қамтамасыз етуге бағытталған.

Методы исследования (на русском) : Проект включает в себя разработку аппаратной платформы на основе Arduino и датчика AD8232 для сбора ЭКГ, разработку мобильного приложения для визуализации и анализа данных, а также использование глубоких нейронных сетей, в частности архитектуры CNN-BiGRU, для обработки и классификации данных ЭКГ. Методы машинного обучения использовались для повышения точности диагностики, включая методы предварительной обработки данных, уменьшение размерности и балансировку классов.

Методы исследования (на казахском) : Жоба ЭКГ жинау үшін Arduino және AD8232 сенсорына негізделген аппараттық платформаны әзірлеуді, деректерді визуализациялау және талдау үшін мобильді қосымшаны әзірлеуді, сондай-ақ ЭКГ деректерін өңдеу және классификациялау үшін CNN-BiGRU сияқты терең нейрондық желілерді қолдануды қамтиды. Машиналық оқыту әдістері диагностика дәлдігін арттыру үшін қолданылды, оларға деректерді алдын ала өңдеу, өлшемді қысқарту және сыныптарды теңестіру әдістері кіреді.

Obtained results and novelty (in Russian) : В ходе проекта была разработана аппаратная платформа и мобильное приложение для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Используя алгоритмы глубокого обучения, в частности CNN-BiGRU, система продемонстрировала высокую точность в обработке и классификации данных ЭКГ. Тестирование показало, что модель эффективно распознаёт паттерны ЭКГ, ассоциированные с различными сердечными состояниями, что существенно способствует ранней диагностике заболеваний. Внедрение данной технологии обещает значительно улучшить качество и доступность мониторинга сердечного здоровья, предоставляя важные диагностические данные в режиме реального времени и облегчая раннее вмешательство при угрозе развития сердечно-сосудистых заболеваний.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жоба барысында жүрек-қан тамырлары ауруларын диагностикалау үшін аппараттық платформа және мобильдік қосымша әзірленді. Терең оқыту алгоритмдерін, атап айтқанда CNN-BiGRU қолдану арқылы жүйе ЭКГ деректерін өңдеуде және классификациялауда жоғары дәлдікті көрсетті. Сынақ көрсеткендей, үлгі әртүрлі жүрек жағдайларымен байланысты ЭКГ өрнектерін тиімді таныды, бұл ауруларды ерте диагностикалауға елеулі үлес қосты. Бұл технологияны енгізу жүрек денсаулығын бақылаудың сапасы мен қолжетімділігін айтарлықтай жақсартуға уәде береді, науқастарға шұғыл араласу қажет болған кезде деректерді шын мәнінде уақытында ұсынады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Основные конструктивные и технико-экономические показатели включают размеры, вес, объем, энергетическую эффективность, производственную стоимость, срок службы, потребности в техническом обслуживании, конкурентоспособность, надежность и прибыль. Эти показатели позволяют оценить эффективность и качество проекта или продукта, а также важную роль в определении конкурентных преимуществ предлагаемого продукта на рынке, что помогает потребителям лучше ориентироваться в выборе.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Негізгі конструктивтік және технико-экономикалық көрсеткіштер өнімнің немесе жүйенің өлшемдері, салмағы, көлемі, энергетикалық тиімділігі, өндіріс құны, пайдалану мерзімі, техникалық қызмет көрсету қажеттілігі, бәсекеге қабілеттілік, сенімділік және пайда сияқты аспектілерді қамтиды. Бұл көрсеткіштер жобаның немесе өнімнің тиімділігін, сапасын және нарықтағы бәсекелестік қабілетін бағалауға мүмкіндік береді, сондай-ақ тұтынушыларға ұсынылатын өнімнің артықшылықтарын анықтауда маңызды рөл атқарады.

Level of implementation (in Russian) : Степень внедрения данного проекта характеризуется успешной интеграцией разработанной аппаратной платформы и мобильного приложения в клиническую практику для мониторинга и диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. В процессе реализации проекта проведены испытания системы на реальных данных, что подтвердило её эффективность и надежность в условиях медицинских учреждений. Обучение медицинского персонала использованию новой технологии, а также получение положительных отзывов от пользователей стали важными этапами внедрения, обеспечивая высокий уровень приемлемости системы в профессиональной среде. Результаты показали, что разработанная система значительно улучшает процессы диагностики и мониторинга, что, в свою очередь, может привести к более раннему выявлению сердечно-сосудистых заболеваний и повышению качества медицинской помощи.

Level of implementation (in Kazakh) : Осы жобаның внедруудың дәрежесі әзірленген аппараттық платформаны және мобильді қосымшаны жүрек-қан тамырлары ауруларын бақылау және диагностикалау үшін клиникалық практикаға сәтті интеграциялануымен сипатталады. Жобаны жүзеге асыру барысында жүйе нақты деректерде сыналды, бұл оның медициналық мекемелерде тиімділігі мен сенімділігін растады. Жаңа технологияны пайдалану үшін медициналық персоналды оқыту және пайдаланушылардан оң пікірлер алу жобаның внедруудың маңызды кезеңдері болып табылады, бұл жүйенің кәсіби ортада жоғары деңгейде қабылдануын қамтамасыз етеді. Нәтижелер әзірленген жүйенің диагностикалау және бақылау процестерін айтарлықтай жақсартатынын көрсетті, бұл өз кезегінде жүрек-қан тамырлары ауруларын ерте анықтауға және медициналық көмектің сапасын арттыруға мүмкіндік береді.

Efficiency (in Russian) : Эффективность данного проекта определяется высоким уровнем точности и надежности разработанной системы для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний. Использование глубокого обучения, в частности архитектуры CNN-BiGRU, позволило значительно улучшить качество обработки и классификации данных ЭКГ. Проведенные испытания показали, что система способна эффективно выявлять паттерны, ассоциированные с различными сердечными состояниями, что ведет к более раннему диагностированию и снижению риска осложнений. Кроме того, интеграция аппаратной платформы с мобильным приложением обеспечивает пользователям доступ к важной информации о здоровье в режиме реального времени, что способствует принятию своевременных мер. Успешное внедрение технологии в клиническую практику и положительные отзывы медицинского персонала подтверждают ее актуальность и значимость, что в конечном итоге ведет к повышению качества медицинского обслуживания и улучшению здоровья пациентов.

Efficiency (in Kazakh) : Осы жобаның тиімділігі жүрек-қан тамырлары ауруларын диагностикалау үшін әзірленген жүйенің жоғары дәлдігі мен сенімділігімен айқындалады. CNN-BiGRU архитектурасын қолдану терең оқыту әдістерінің арқасында ЭКГ деректерін өңдеу және классификациялаудың сапасын айтарлықтай жақсартуға мүмкіндік берді. Жүргізілген сынақтар жүйенің әртүрлі жүрек жағдайларымен байланысты паттерндерді тиімді түрде анықтай алатынын көрсетті, бұл өз кезегінде ауруларды ерте диагностикалауға және асқыну қаупін азайтуға мүмкіндік береді. Сонымен қатар, аппараттық платформаны мобильді қосымшамен интеграциялау пайдаланушыларға шын уақытта денсаулық жағдайы туралы маңызды ақпаратқа қол жеткізуді қамтамасыз етеді, бұл уақытында шаралар қабылдауға көмектеседі. Технологияның клиникалық практикада сәтті енгізілуі және медициналық персоналдың оң пікірлері оның өзектілігін және маңыздылығын растайды, нәтижесінде медициналық қызмет көрсету сапасын арттыруға және науқастардың денсаулығын жақсартуға әкеледі.

Field of application (in Russian) : Результаты данного проекта могут быть применены в широком спектре медицинских и технологических областей. Разработанная система позволяет повысить точность и скорость диагностики сердечно-сосудистых заболеваний в клинической практике, предоставляя медицинским работникам инструменты для более эффективного мониторинга и управления состоянием пациентов. Кроме того, устройство и мобильное приложение могут использоваться в домашних условиях, позволяя пользователям проводить самостоятельный мониторинг и получать рекомендации в режиме реального времени, что способствует раннему выявлению потенциальных проблем и предотвращению осложнений. Система также может быть интегрирована в более широкие программы здравоохранения и телемедицины, играя важную роль в улучшении доступности качественных медицинских услуг в удаленных и социально-экономически неблагополучных регионах.

Field of application (in Kazakh) : Осы жобаның нәтижелері медициналық және технологиялық салалардың кең ауқымында қолданыс табады. Әзірленген жүйе клиникалық практикада жүрек-қан тамырлары ауруларын диагностикалаудың дәлдігі мен жылдамдығын арттыруға мүмкіндік береді, медициналық қызметкерлерге науқастардың жағдайын тиімді бақылау және басқару құралдарын ұсынады. Сонымен қатар, құрылғы мен мобильді қосымша үйде күтім жасау саласында да қолданылуы мүмкін, бұл пайдаланушыларға өздігінен бақылау жүргізуге және шын уақытта ұсыныстар алуға мүмкіндік береді, осылайша ықтимал мәселелерді ерте анықтауға және асқынулардың алдын алуға ықпал етеді. Жүйе денсаулық сақтау және телемедицина бағдарламаларына кеңінен интеграциялануы мүмкін, әсіресе шалғай және әлеуметтік-экономикалық жағынан әлсіз аймақтарда сапалы медициналық қызметтерге қолжетімділікті арттыруда маңызды рөл атқарады.