Искусственный интеллект поможет выявить риск преждевременного старение сердца у пожилых людей

Международное признание концепции: «…Команда исследователей из Казахского национального университета имени аль-Фараби разработала мощную модель искусственного интеллекта (ИИ), способную точно предсказывать старение сердечно-сосудистой системы на основе анализа иммунологических и клинических биомаркеров у людей старше 60 лет…».

“New AI model accurately detects early cardiovascular aging risks by analyzing clinical markers and predicting accelerated aging before symptoms emerge.”  Devdiscourse, Health & AI, 2024 https://www.devdiscourse.com/article/health/3323846/new-ai-model-accurately-detects-early-cardiovascular-aging-risks

В НАО «КазНУ им. аль-Фараби» в рамках научно-технического проекта №AP19677754 МНВО РК «Разработка маркеров и диагностического алгоритма для выявления и профилактики раннего сердечно-сосудистого старения» группа исследователей в составе: Сулейменовой М., Абзалиевой С.А., Мансуровой М.Е., Курмановой А.М., Токтакулиновой Г., Бугибаевой А., Сундетовой Д., Абдыкасымовой М., Сагалбаевой У., Бетимировой Р. под руководством д.м.н., MBA, асс профессора факультета медицины и здравоохранения Абзалиева Куата Баяндыевича реализует передовой подход к диагностике сердечно-сосудистых заболеваний на основе методов искусственного интеллекта. Одной из задач проекта является разработка нейросетевого диагностического алгоритма, способного прогнозировать преждевременное старение сердечно-сосудистой системы у пациентов в возрасте 65 лет и старше.

Что делает ИИ-модель?

Созданная командой исследователей модель на базе машинного обучения анализирует широкий спектр клинических, иммунологических и поведенческих данных.

Ключевые результаты:

- Модель показала высокую точность прогнозирования (до 91%)
- Предупреждает о рисках до появления клинических симптомов
- Может быть интегрирована в электронные медицинские системы и мобильные приложения

Полученные результаты были опубликованы в статье: A predictive model of cardiovascular aging by clinical and immunological markers using machine learning J.Diagnostics (Q1) ID: diagnostics-3486121Machine Learning and Artificial Intelligence in Diagnostics Type of manuscript: Article https://doi.org/10.3390/ diagnostics 15070850

Эксперты отмечают «…Хотя набор данных был относительно небольшим, исследование закладывает прочную основу для будущих исследований в области диагностики сердечно-сосудистых рисков, связанных со старением, с помощью ИИ. В нем содержится призыв к проведению более масштабных лонгитюдных исследований и дальнейшему уточнению характеристик для улучшения классификации для недостаточно представленных групп. Авторы также предлагают разработать интегративную модель старения, объединяющую иммунологические, метаболические и поведенческие аспекты, для принятия клинических решений.» https://www.devdiscourse.com/article/health/3323846/new-ai-model-accurately-detects-early-cardiovascular-aging-risks