AP25796273 – Алгоритм выявления гемодинамически значимой аритмии сердца в условиях свободной двигательной активности
Цель – Основная цель проекта разработка алгоритма своевременной и эффективной диагностики гемодинамически значимых аритмий сердца при свободной двигательной активности. Этот алгоритм призван обеспечить безопасность пациентов, предотвратить осложнения заболеваний сердца и повысить эффективность медицинских услуг.
Актуальность: Медицинская диагностика является одним из ключевых направлений здравоохранения, особенно для раннего выявления сердечно-сосудистых заболеваний и контроля за опасными для жизни аритмиями при скрининге пациентов. В настоящее время в Республике Казахстан отсутствуют эффективные научно-технические рекомендации для выявления аритмий во время свободной двигательной активности пациентов или они только разрабатываются. Исследование частоты, ритма и последовательности сердечных сокращений, а также создание методики оказания медицинской помощи на базе медико-экономических групп являются актуальными задачами. Использование современных медицинских и информационных технологий позволяет повысить эффективность диагностики. Поэтому разработка и совершенствование неинвазивной кардиодиагностической системы для своевременного выявления опасных состояний остаются важной научной и практической задачей.
Научный руководитель: PhD, Бекбай Айнур Токтаргалыкызы
Ожидаемые и достигнутые результаты: Результаты работы будут полезны для специалистов в области медицинского обслуживания. Алгоритм позволяет эффективно выявлять гемодинамически значимые аритмии в режиме реального времени и отличается высокой точностью по сравнению с традиционными методами. Постоянный контроль состояния сердца пациентов во время свободной двигательной активности предотвращает неожиданные осложнения. Раннее выявление аритмий позволяет повысить эффективность лечения и создавать индивидуальные схемы терапии для пациентов. Полученные результаты публикуются в научных статьях и на конференциях. Исследование подтвердило высокую точность метода и его применимость в клинической практике.
Список публикаций с ссылками на них
- Bekbay, Ainur, et al. "an interpretable ecgbased approach for detecting hemodynamically significant arrhythmias using lightweight machine learning models." Eastern-European Journal of Enterprise Technologies 5 (2025). https://doi.org/10.15587/1729-4061.2025.340493