The object of research, development or design (in Russian) : Сердечно-сосудистая система человека, интеллектуальные системы анализа и прогнозирования сердечно-сосудистых событий, методы машинного обучения и временных моделей, диагностические нейросетевые системы, адаптивные алгоритмы управления носимыми кардиомониторами и дефибрилляторами.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Адамның жүрек-қантамыр жүйесі, жүрек-қантамырлық оқиғаларды талдау және болжаудың интеллектуалды жүйелері, машиналық оқыту және уақыттық модельдер (Random Survival Forests, Temporal Fusion Transformers) әдістері, диагностикалық нейрожелілік жүйелер, киілетін кардиомониторлар мен дефибрилляторларды басқарудың бейімделгіш алгоритмдері.

Aim of work (in Russian) : Создание интеллектуальной мультиуровневой платформы для прогнозирования, диагностики и профилактики сердечно-сосудистых заболеваний на основе гибридных моделей машинного обучения и технологий Интернета медицинских вещей (IoMT).

Aim of work (in Kazakh) : Гибридті машиналық оқыту модельдері мен медициналық заттар интернеті (IoMT) технологиялары негізінде жүрек-қантамыр ауруларын болжауға, диагностикалауға және алдын алуға арналған интеллектуалды көпдеңгейлі платформаны әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : Анализ временных рядов, глубокое обучение, ансамблевые методы (Random Survival Forests, Temporal Fusion Transformers), гибридные классификаторы (DNN + SVM), методы объяснимого ИИ (XAI), симуляционные эксперименты, прототипирование адаптивных алгоритмов для носимых медицинских устройств.

Методы исследования (на казахском) : Уақыт қатарларын талдау, терең оқыту, ансамбльдік әдістер (Random Survival Forests, Temporal Fusion Transformers), гибридті классификаторлар (DNN + SVM), түсіндірмелі жасанды интеллект (XAI) әдістері, симуляциялық эксперименттер және киілетін медициналық құрылғыларға арналған бейімделгіш алгоритмдерді прототиптеу.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработаны методы прогнозирования сердечно-сосудистых событий на основе RSF и TFT; создана гибридная диагностическая система DNN + SVM для стратификации рисков; реализован адаптивный механизм управления в носимых дефибрилляторах. Полученные решения повышают точность диагностики, обеспечивают персонализацию и конфиденциальность данных.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : RSF және TFT негізіндегі жүрек-қантамыр оқиғаларын болжау әдістері әзірленді; тәуекелдерді стратификациялау үшін DNN + SVM гибридті диагностикалық жүйесі жасалды; киілетін дефибрилляторларда басқарудың бейімделгіш механизмі енгізілді. Алынған шешімдер диагностиканың дәлдігін арттырып, деректердің даралануы мен құпиялылығын қамтамасыз етеді.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Разработанные алгоритмы повышают точность диагностики на 15–20 %, сокращают время анализа данных, обеспечивают масштабируемость и возможность интеграции с существующими медицинскими IoT-системами. Снижаются затраты на хранение и обработку данных благодаря децентрализованным методам.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Дайындалған алгоритмдер диагностиканың дәлдігін 15–20 %-ға арттырады, деректерді талдау уақытын қысқартады және медициналық IoT жүйелерімен біріктіру мүмкіндігін қамтамасыз етеді. Деректерді сақтау мен өңдеу шығындары орталықтандырылмаған әдістер арқылы азаяды.

Level of implementation (in Russian) : Разработаны и протестированы прототипные решения основных модулей платформы (TRL 4–5), включая временные модели прогнозирования и диагностическую систему DNN + SVM.

Level of implementation (in Kazakh) : Уақыттық болжау модельдері мен DNN + SVM диагностикалық жүйесін қамтитын негізгі модульдердің прототиптері әзірленіп, зертханалық жағдайда сыналды (TRL 4–5).

Efficiency (in Russian) : Эффективность проекта выражается в повышении точности прогнозирования сердечно-сосудистых рисков, сокращении времени принятия решений и обеспечении конфиденциальной аналитики. Экономическая эффективность достигается за счёт снижения нагрузки на медицинские учреждения.

Efficiency (in Kazakh) : Жобаның тиімділігі жүрек-қантамыр тәуекелдерін болжау дәлдігін арттырумен, шешім қабылдау уақытын қысқартумен және құпия аналитиканы қамтамасыз етумен сипатталады. Экономикалық тиімділік медициналық ұйымдарға түсетін жүктемені азайту арқылы қамтамасыз етіледі.

Field of application (in Russian) : Телемедицина, носимые медицинские устройства, профилактическая кардиология, дистанционный мониторинг, научные исследования в области цифрового здравоохранения.

Field of application (in Kazakh) : Телемедицина, киілетін медициналық құрылғылар, профилактикалық кардиология, қашықтан мониторинг және цифрлық денсаулық сақтау саласындағы ғылыми зерттеулер.