Сердечно-сосудистые заболевания являются одной из основных причин смертности во всём мире, что делает критически важным раннее выявление патологических изменений для своевременного принятия мер. В данной работе представлена разработанная нейросетевая модель, предназначенная для обнаружения и отслеживания негативных изменений в сердечно-сосудистой системе человека путём анализа сигналов пульсовой волны. В исследовании используется медицинский датасет, содержащий 657 записей данных от 219 пациентов. Датасет охватывает возрастной диапазон 20–89 лет и включает записи о наличии и стадии заболевания. Данные были отфильтрованы и обработаны для извлечения признаков. После обучения модель продемонстрировала точность 93% на тестовых данных, что подтверждает её потенциал для интеграции в носимые устройства и системы дистанционного мониторинга здоровья.
$^1$Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого (СПбПУ)
Бюллетень «Новости науки» физфака МГУ
Это новое информационное издание, целью которого является донести до сотрудников, студентов и аспирантов, коллег и партнеров факультета основные достижения ученых и информацию о научных событиях в жизни университетских физиков.