The object of research, development or design (in Russian) : Методы обработки кардиографической информации для диагностики сердечно-сосудистых заболеваний, методы подготовки исходных данных, алгоритмы машинного обучения

The object of research, development or design (in Kazakh) : Жүрек қантамырлары ауруын диагностикалау үшін кардиографиялық ақпаратты өңдеу әдістері, бастапқы деректерді дайындау әдістері, машиналық оқыту алгоритмдері

Aim of work (in Russian) : Повышение точности средств обработки кардиографической информации на основе машинного обучения, для диагностики инфаркта миокарда

Aim of work (in Kazakh) : Миокард инфарктісін диагностикалау үшін машиналық оқыту негізінде кардиографиялық ақпаратты өңдеу құралдарының дәлдігін арттыру

Методы исследования (на русском) : Метод машинного обучения, методы обработки кардиологической информации, методы определения состояния сердечно сосудистых заболевании

Методы исследования (на казахском) : Машиналық оқытуды әдістері, кардиологиялық аққпаратты өңдеук тәсілдері, жүрек қантамырлары ауруларының белгілерін анықтау әдістері

Obtained results and novelty (in Russian) : Проведен критический анализ существующих методик и средств обработки кардиографической информации для диагностики инфаркта миокарда, и написана обзорная статья и принята на публикацию "Вестник КазАТК" №4 (123). Выявлены недостатки существующих способов обработки электрокардиосигналов и обосновали разработку новых методик обработки кардиографической информации и нейросетевого анализа электрокардиосигнала. Сформулированы параметры для определения болезней сердца, построен алгоритм метода который включает в себя нейросетевой анализ электрокардиосигналов, выделяет зубцы ЭКС и сравнивает с параметрами для выявления сердечно-сосудистых заболевании.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Миокард инфарктісін диагностикалау үшін кардиографиялық ақпаратты өңдеудің қолданыстағы әдістері мен құралдарын сыни талдау жасалып, мақала жазылып, "КазАТК хабаршысы" №4 (123) басылымына қабылданды. Электрокардиосигналдарды талдау әдістерінің кемшіліктерін анықтап және кардиографиялық ақпаратты өңдеудің жаңа әдістерін және электрокардиосигналдарды нейрожелілік талдауы негізделді. Жүрек ауруларын анықтауға арналған параметрлер тұжырымдалған, электрокардиосигналдарды нейрожелілік талдауды қамтитын, ол алдымен ЭКС тісшелерін таңдап, жүрек-қан тамырлары ауруларын анықтауға арналған параметрлермен салыстырып, ауру түрлерін анықтай алатын әдістің жұмыс жасау алгоритмі құрастырылды

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Известно, что эффективный мониторинг работы сердца позволяют повысить качество диагностики и лечения, предупредить заболевание и снизить заболеваемость, что несет за собой значительный экономический эффект как для социума, так и для государства в целом. Поэтому, результаты настоящего проекта представляют практический интерес для Казахстана. Ожидаемый социальный и экономический эффект от результатов проекта очень высокий, так как в первую очередь снизится уровень заболеваемости системы кровообращения по всем возрастным категориям. Снижение заболеваемости безусловно влечет за собой колоссальный прямой и косвенный экономический эффект для страны.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Жүрек жұмысының тиімді мониторингі диагностика мен емдеудің сапасын арттыруға, аурудың алдын алуға және ауруды азайтуға мүмкіндік беретіні белгілі, бұл қоғам үшін де, жалпы мемлекет үшін де айтарлықтай экономикалық әсер етеді. Сондықтан, осы жобаның нәтижелері Қазақстан үшін практикалық қызығушылық тудырады. Жоба нәтижелерінің күтілетін әлеуметтік және экономикалық әсері өте жоғары, өйткені бірінші кезекте барлық жас санаттары бойынша қан айналымы жүйесінің сырқаттану деңгейі төмендейді. Аурудың төмендеуі, әрине, ел үшін орасан зор тікелей және жанама экономикалық әсерге әкеледі.

Level of implementation (in Russian) : Результаты исследования можно применить после полного окончания и работы. На данном этапе мы сформулировали алгоритм действии выявления болезней сердца с помощью машинного обучения

Level of implementation (in Kazakh) : Зерттеу нәтижелерін толық аяқтағаннан және жұмыс істегеннен кейін толық қолданысқа енгізуге болады. Қазіргі уақытта біз машиналық оқыту әдістері арқылы жүрек ауруларын анықтау алгоритмін тұжырымдадық

Efficiency (in Russian) : Предложенные методики обработки кардиографической информации могут быть использованы при построении новых средств кардиодиагностики. Реализация этого проекта будет способствовать повышению качества и точности диагностики болезней сердца

Efficiency (in Kazakh) : Ұсынылған кардиографиялық ақпаратты өңдеу әдістерін кардиодиагностиканың жаңа құралдарын құру кезінде қолдануға болады. Бұл жобаны жүзеге асыру жүрек ауруларын диагностикалаудың сапасы мен дәлдігін арттыруға ықпал етеді

Field of application (in Russian) : Результаты проекта прямо направлены на цифровизацию здравоохранения, в частности сердечно-сосудистой медицины

Field of application (in Kazakh) : Жобаның нәтижелері денсаулық сақтауды, атап айтқанда жүрек-қан тамырлары медицинасын цифрландыруға тікелей бағытталған