The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является процесс ранней диагностики постинтубационного рубцового стеноза гортани у детей с применением методов искусственного интеллекта

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу нысаны — жасанды интеллект әдістерін қолдана отырып, балалардағы постинтубациялық тыртықты көмей стенозын ерте диагностикалау процесі.

Aim of work (in Russian) : Целью данного исследования является создание интеллектуальной диагностической системы для ранней диагностики пациентов детского возраста с рубцовым стенозом гортани. Данный инструмент позволит автоматически диагностировать степень стеноза гортани, что позволит быстро и продуктивно подобрать тактики ведения данных пациентов, выявлять факторы риска, приводящие к рубцовому стенозу у детей.

Aim of work (in Kazakh) : Осы зерттеудің мақсаты – балалар жасындағы пациенттерде тыртықты көмей стенозын ерте диагностикалауға арналған интеллектуалды диагностикалық жүйе құру. Бұл құрал көмей стенозының дәрежесін автоматты түрде диагностикалауға мүмкіндік береді, бұл өз кезегінде мұндай пациенттерді басқару тактикасын жедел және тиімді таңдауға, сондай-ақ балаларда тыртықты стеноздың дамуына әкелетін қауіп факторларын анықтауға мүмкіндік береді.

Методы исследования (на русском) : Для достижения цели проекта, он будет начат со сбора ретроспективных данных. В рамках проекта предусмотрен сбор 400 данных пациентов детского возраста, страдающих рубцовым стенозом, а также пациентов, не страдающих рубцовым стенозом гортани. Вторым этапом является классификация полученных данных, а также классификация и количественная оценка эндоскопических и клинико-демографических данных с учетом различных особенностей пациента. Третий этап проекта будет сосредоточен на компиляции выявленных данных с использованием установленных процедур разработки базы данных. После этого созданная база данных будет исследована для интеллектуального анализа данных с помощью различных методов искусственного интеллекта, в том числе использование конволюционных нейронных сетей (CNN), как одного из наиболее подходящего метода, используемого для распознавания изображений.

Методы исследования (на казахском) : Жобаның мақсатына қол жеткізу үшін ол ретроспективті деректерді жинаудан басталады. Жоба аясында тыртықты стенозбен ауыратын және тыртықты көмей стенозымен ауырмайтын балалар жасындағы 400 пациенттің деректерін жинау қарастырылған. Екінші кезеңде алынған деректерді классификациялау, сондай-ақ пациенттің әртүрлі ерекшеліктерін ескере отырып, эндоскопиялық және клинико-демографиялық деректерді классификациялау және сандық бағалау жүргізіледі. Жобаның үшінші кезеңі деректер базасын әзірлеудің бекітілген рәсімдерін пайдалана отырып, анықталған деректерді компиляциялауға бағытталады. Осыдан кейін жасалған деректер базасы жасанды интеллекттің әртүрлі әдістерін, соның ішінде кескіндерді тануда ең тиімді әдістердің бірі болып табылатын конволюциялық нейрондық желілерді (CNN) пайдалана отырып, интеллектуалды деректер талдауы үшін зерттеледі.

Obtained results and novelty (in Russian) : Новизна проекта заключается в разработке интеллектуальной диагностической системы рубцового стеноза гортани у пациентов детского возраста. Система позволит диагностировать рубцовый стеноз гортани у детей на ранней стадии, а также определении степени рубцового стеноза гортани для выявления дальнейшей тактики лечения.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Жобаның жаңашылдығы балалар жасындағы пациенттерде тыртықты көмей стенозын диагностикалауға арналған интеллектуалды диагностикалық жүйені әзірлеуде болып табылады. Бұл жүйе балалардағы тыртықты көмей стенозын ерте сатысында диагностикалауға, сондай-ақ тыртықты стеноздың дәрежесін анықтау арқылы одан әрі емдеу тактикасын белгілеуге мүмкіндік береді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Раннее выявление и лечение рубцового стеноза приведет к улучшению качества жизни детей, предотвращая осложнения (хроническую гипоксию, затруднение дыхания), а также позволит значительно снизить нагрузки на систему здравоохранения за счет уменьшения числа необоснованных госпитализаций и инвазивных вмешательств, повысить доступность диагностики для уязвимых групп, включая детей в сельских или отдаленных регионах

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Тыртықты көмей стенозын ерте анықтау және емдеу балалардың өмір сүру сапасын жақсартуға, асқынулардың (созылмалы гипоксия, тыныс алудың қиындауы) алдын алуға мүмкіндік береді, сондай-ақ негізсіз госпитализациялар мен инвазивті араласулар санын азайту арқылы денсаулық сақтау жүйесіне түсетін жүктемені едәуір төмендетуге, ауылдық немесе алыс аймақтардағы балаларды қоса алғанда, осал топтар үшін диагностиканың қолжетімділігін арттыруға мүмкіндік береді.

Level of implementation (in Russian) :

Level of implementation (in Kazakh) :

Efficiency (in Russian) : Проект повысит уровень научных исследований, укрепит научно-технический потенциал и конкурентоспособность научных организаций благодаря разработке инновационных алгоритмов для медицинской диагностики. Его реализация обеспечит автоматизацию и точность выявления патологии, сократив нагрузку на врачей и улучшив доступность качественной диагностики, особенно в отдаленных регионах. Ожидается значительный социальный эффект через снижение осложнений и улучшение качества жизни детей, а также экономический эффект за счет сокращения затрат на лечение и создания новых технологий для коммерциализации. Для достижения этих результатов необходимы современные вычислительные мощности, сбор данных, подготовка кадров, инвестиции, а также соблюдение этических и правовых норм, что позволит интегрировать проект на национальном и международном уровнях, укрепляя позиции Казахстана в области медицинского ИИ.

Efficiency (in Kazakh) : Жоба медициналық диагностикалауға арналған инновациялық алгоритмдерді әзірлеу арқылы ғылыми зерттеулер деңгейін арттырып, ғылыми-техникалық әлеует пен ғылыми ұйымдардың бәсекеге қабілеттілігін нығайтады. Оның іске асырылуы патологияны анықтаудың автоматтандырылуы мен дәлдігін қамтамасыз етіп, дәрігерлерге түсетін жүктемені азайтады және сапалы диагностиканың қолжетімділігін арттырады, әсіресе шалғай өңірлерде. Балалардың асқынуларын азайту және өмір сүру сапасын жақсарту арқылы айтарлықтай әлеуметтік әсер, сондай-ақ емдеу шығындарын азайту мен коммерцияландыруға арналған жаңа технологияларды құру есебінен экономикалық әсер күтілуде. Осы нәтижелерге қол жеткізу үшін заманауи есептеу қуаттары, деректерді жинау, кадрларды даярлау, инвестициялар және этикалық пен құқықтық нормаларды сақтау қажет, бұл жобаны ұлттық және халықаралық деңгейде интеграциялауға мүмкіндік беріп, Қазақстанның медициналық жасанды интеллект саласындағы позициясын нығайтады.

Field of application (in Russian) : Биоинженерия, медицина

Field of application (in Kazakh) : Биоинженерия, медицина