Inventory number IRN Number of state registration
0322РК00717 AP13068289-KC-22 0122РК00091
Document type Terms of distribution Availability of implementation
Краткие сведения Gratis Number of implementation: 0
Not implemented
Publications
Native publications: 0
International publications: 2 Publications Web of science: 0 Publications Scopus: 0
Patents Amount of funding Code of the program
0 14035195.5 AP13068289
Name of work
Применение методов машинного обучения для ранней диагностики патологий сердечно-сосудистой системы
Type of work Source of funding Report authors
Applied Омаров Батырхан Султанович
0
0
2
0
Customer МНВО РК
Information on the executing organization
Short name of the ministry (establishment) МНВО РК
Full name of the service recipient
Некоммерческое акционерное общество "Казахский национальный университет имени аль-Фараби"
Abbreviated name of the service recipient НАО "КазНУ им. аль-Фараби"
Abstract

Набор данных с электрокардиограммами сердечных заболеваний и здорового человека.

Жүрек аурулары мен сау адамның электрокардиограммалары жазылған деректер жиынтығы.

Целью проекта является разработка полнофункционального прототипа программно-аппаратной платформы диагностики патологий сердечно сосудистой системы на основе анализа электрокардиограмм с применением методов и алгоритмов машинного обучения.

Жобаның мақсаты - машиналық оқыту әдістері мен алгоритмдерін қолдана отырып, электрокардиограммаларды талдау негізінде жүрек-қантамыр жүйесі патологияларын диагностикалаудың бағдарламалық-аппараттық платформасының толық функционалды прототипін әзірлеу.

Методы машинного обучения

Машиналық оқыту әдістері

Определено, что модели глубокого обучения дают более точные ответы по сравнению с классическими моделями машинного обучения в прогнозировании и классификации заболеваний сердечно-сосудистой системы. Определены атрибуты для создания архитектуры глубокого обучения для классификации заболеваний сердечно-сосудистой системы.

Терең оқыту модельдері жүрек-қан тамырлары ауруларын болжау мен жіктеудегі классикалық Машиналық оқыту модельдерімен салыстырғанда дәлірек жауаптар беретіні анықталды. Жүрек-қан тамырлары ауруларын жіктеу үшін терең оқыту архитектурасын құрудың атрибуттары анықталды.

Предстоящие исследования помогут разработать систему, с помощью которой человек может быть диагностирован на ранней стадии из-за сердечных заболеваний. Данный продукт можно применить в сфере здравоохранения, а также изобретение будет коммерциализироваться по трем направлениям. 1 Business to Business 2 Business to Customer 3 Business to Government Коммерциализация позволит повысить эффективность смотровых кабинетов в лечебных заведениях, выявлять патологические отклонения в домашних условиях, что позволит экономить время и ресурсы простым потребителям.

Жасалып жатқан зерттеулер алда адамға ерте бастан жүрек ауруына байланысты диагноз қоюға болатын жүйені жасауға септігін тигізеді. Бұл өнімді Денсаулық сақтау саласында қолдануға болады, сондай-ақ өнертабыс үш бағыт бойынша коммерцияланатын болады. 1 Business to Business 2 Business to Customer 3 Business to Government Коммерцияландыру емдеу мекемелеріндегі тексеру кабинеттерінің тиімділігін арттыруға, үйде патологиялық ауытқуларды анықтауға мүмкіндік береді, бұл қарапайым тұтынушыларға уақыт пен ресурстарды үнемдеуге мүмкіндік береді.

Отсутствует

Жоқ

Автоматическое обнаружение сердечных заболеваний.

Жүрек ауруларын автоматты түрде анықтау.

Сфера здравоохранения.

Денсаулық сақтау саласы.

UDC indices
004.89
International classifier codes
50.41.25; 76.13.15;
Key words in Russian
Машинное обучние; глубокое обучение; искусственный интеллект; сердечно-сосудистое заболевание; поддержка принятия решений;
Key words in Kazakh
Машиналық оқыту; терең оқыту; жасанды интеллект; жүрек-қан тамыр аурулары; шешім қабылдауды қолдау;
Head of the organization Айдосов Нуржан Сарсынбекович /
Head of work Омаров Батырхан Султанович Доктор PhD / Doctor of Philosophy in Information and Communication Technology