Сортировать по:
| Выпуск | Название | |
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Ансамблевые машинные предикторы: новый подход к оценке риска госпитальной летальности у пациентов с острым коронарным синдромом | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| В. Н. Торопов, А. Н. Богомолов, О. Н. Курочкина, Р. Е. Ветошкин, И. А. Соловьёв | ||
| "... Цель. Оценить эффективность современных ансамблевых моделей машинного обучения ..." | ||
| Том 26, № 12 (2021) | Совершенствование возможностей оценки сердечно-сосудистого риска при помощи методов машинного обучения | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| А. В. Гусев, Д. В. Гаврилов, Р. Э. Новицкий, Т. Ю. Кузнецова, С. А. Бойцов | ||
| "... машинного обучения и возможности разработки персонализированной тактики ведения больных с ССЗ. ..." | ||
| Том 29, № 11 (2024) | Разработка предиктивных моделей для дифференциальной диагностики гипертрофической кардиомиопатии | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| В. В. Зайцев, К. С. Сафронов, К. С. Конасов, Т. Р. Бавшин, К. А. Манохин, Л. А. Образцова, О. М. Моисеева | ||
| "... модели машинного обучения следующих классов: логистическая регрессия (LR), метод опорных векторов (SVM ..." | ||
| Том 27, № 4 (2022) | Прогнозирование наличия субклинического каротидного атеросклероза у пациентов с избыточным весом и ожирением при помощи модели машинного обучения | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Д. В. Гаврилов, Т. Ю. Кузнецова, М. А. Дружилов, И. Н. Корсаков, А. В. Гусев | ||
| "... ) с целью уточнения сердечно-сосудистого риска (ССР) при помощи методов машинного обучения у пациентов ..." | ||
| Том 25, № 3 (2020) | Методы машинного обучения в прогнозировании исходов и рисков сердечно-сосудистых заболеваний у пациентов с артериальной гипертензией (по материалам ЭССЕ-РФ в Приморском крае) | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| В. А. Невзорова, Н. Г. Плехова, Л. Г. Присеко, И. Н. Черненко, Д. Ю. Богданов, М. В. Мокшина, Н. В. Кулакова | ||
| "... Sequential из библиотеки Keras. При машинном обучении в качестве входных данных использовались 26 значимых ..." | ||
| Том 29, № 4 (2024) | Оценка вероятности тромбоэмболии легочной артерии при помощи модели машинного обучения | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Д. В. Гаврилов, А. Е. Андрейченко, А. Д. Ермак, Т. Ю. Кузнецова, А. В. Гусев | ||
| "... Цель. Разработать и валидировать модель машинного обучения, предназначенную для выявления ..." | ||
| Том 25, № 5 (2020) | Методы машинного обучения в оценке предтестовой вероятности обструктивных и необструктивных поражений коронарного русла | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Б. И. Гельцер, М. М. Циванюк, К. И. Шахгельдян, Владислав Юрьевич Рублев | ||
| "... В обзоре представлен анализ научной литературы по результатам использования методов машинного ..." | ||
| Том 25, № 12 (2020) | Методы машинного обучения как инструмент диагностических и прогностических исследований при ишемической болезни сердца | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Б. И. Гельцер, М. М. Циванюк, К. И. Шахгельдян, В. Ю. Рублев | ||
| "... Методы машинного обучения (МО) являются основным инструментом искусственного интеллекта ..." | ||
| Том 25, № 3 (2020) | Нейросетевой анализ предикторов летального риска у больных после перенесенного острого коронарного синдрома | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Д. А. Швец, А. Ю. Карасёв, М. В. Смоляков, С. В. Поветкин, В. И. Вишневский | ||
| "... . Для прогнозирования летального риска использовали метод машинного обучения и нейросетевого анализа ..." | ||
| Том 30, № 12 (2025) | Применение радиомического анализа и алгоритмов машинного обучения для выявления постинфарктного кардиосклероза у пациентов с ишемической кардиомиопатией по данным магнитно-резонансной томографии сердца без контрастирования | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| А. С. Максимова, Д. С. Саматов, А. И. Листратов, Б. С. Мерзликин, Т. А. Шелковникова, С. Л. Андреев, К. В. Завадовский | ||
| "... Цель. Изучение и сравнение информативности моделей машинного обучения, основанных на радиомических ..." | ||
| Том 29, № 11S (2024): Обзоры литературы, мнение по проблеме | Приложения искусственного интеллекта в кардиологии: обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| И. А. Соловьёв, О. Н. Курочкина | ||
| "... томографии, позитронно-эмиссионной томографии сердца. Кратко изложены аспекты применения машинного обучения ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Обзор мирового опыта применения цифровой аускультации: слуховой аппарат человека vs машинный анализ аускультативной картины: обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| А. А. Гаранин, О. А. Рубаненко, О. Ю. Айдумова, Ю. Б. Решетникова, А. В. Колсанов | ||
| "... auscultation", "neural network", "artificial intelligence", "machine learning", «цифровая аускультация ..." | ||
| Том 31, № 4 (2026) | Анализ выживаемости пациентов после протезирования аортального клапана биологическими протезами с использованием методов машинного обучения | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| А. Д. Майстренко, В. В. Курашенко, В. Е. Успенский, А. В. Гурщенков, Д. Т. Керемов, П. С. Мхитарян, М. Л. Гордеев | ||
| Том 31, № 5 (2026) | Сравнение диагностических параметров шкалы на основе машинного обучения и шкалы GRACE 2.0 для оценки долгосрочного риска летального исхода после инфаркта миокарда и нестабильной стенокардии | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Д. А. Швец, С. В. Поветкин | ||
| "... после инфаркта миокарда (ИМ) и нестабильной стенокардии (НС), основанной на модели машинного обучения ..." | ||
| Том 28, № 2 (2023) | Возможности методов машинного обучения в стратификации операционного риска у больных ишемической болезнью сердца, направляемых на коронарное шунтирование | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Е. З. Голухова, М. А. Керен, Т. В. Завалихина, Н. И. Булаева, Д. С. Акатов, И. Ю. Сигаев, К. Б. Яхяева, Д. А. Колесников | ||
| "... коронарного шунтирования, полученных с помощью методов машинного обучения на основании предоперационных ..." | ||
| Том 26, № 8 (2021) | Машинное обучение в прогнозировании ближайших и отдаленных результатов реваскуляризации миокарда: систематический обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Б. И. Гельцер, В. Ю. Рублев, М. М. Циванюк, К. И. Шахгельдян | ||
| "... Методы машинного обучения (МО) относятся к основным инструментам искусственного интеллекта и все ..." | ||
| Том 26, № 3 (2021) | Год в сердечно-сосудистой медицине, 2020 г.: цифровое здравоохранение и инновации | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Ch. Antoniades, F. W. Asselbergs, P. Vardas | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Аспекты применения искусственного интеллекта для наблюдения за пациентами с болезнями системы кровообращения: систематический обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| А. А. Гаранин, О. А. Рубаненко, Ю. А. Трусов, А. В. Колсанов | ||
| "... », «machine learning», «deep learning», «patient monitoring», «remote monitoring», «болезни системы ..." | ||
| Том 28, № 11 (2023) | Машинное обучение при поиске взаимоотношений размеров и структуры стенки восходящей аорты при ее расширении различной степени | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| В. Е. Успенский, В. Л. Сапранков, В. И. Мазин, Д. Г. Заварзина, А. Б. Малашичева, О. Б. Иртюга, О. М. Моисеева, М. Л. Гордеев | ||
| "... регрессионный анализ, а также методы машинного обучения (МО) с учителем (машина опорных векторов, метод ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Машинное обучение в прогнозировании неблагоприятных сердечно-сосудистых событий у пациентов с сахарным диабетом 2 типа. Мнение по проблеме | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| А. К. Наговицин, Ю. Ю. Бакутина, И. А. Кочкина, В. В. Чернуцкий | ||
| "... В работе анализируются перспективы использования машинного обучения для оценки сердечно ..." | ||
| Том 26, № 5 (2021) | Оценка предиктивного потенциала факторов сердечно-сосудистого риска и их ассоциаций с жесткостью артерий у лиц европейской и корейской этнических групп | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Т. А. Бродская, В. А. Невзорова, К. И. Шахгельдян, Б. И. Гельцер, Д. А. Вражнов, Ю. В. Кистенев | ||
| "... на основе современных технологий машинного обучения модели оценки СПВА с учетом этнического фактора могут ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Смена парадигмы в диагностике инфаркта миокарда и искусственный интеллект: новый подход к старой проблеме. Мнение по проблеме | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Н. И. Гуляев, И. А. Пужалов, Д. А. Волкова, Е. М. Петрова, Н. А. Варавин | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Интеграция искусственного интеллекта в мультидисциплинарную диагностику сердечно-сосудистых и неврологических заболеваний: обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Ф. А. Юсупов, М. Ш. Абдыкадыров | ||
| "... искусственный интеллект, в частности модели глубокого обучения, демонстрирует трансформационный потенциал ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Прогнозирование острого окклюзирующего поражения коронарных артерий в современной когорте больных острым коронарным синдромом без подъема сегмента ST на основе методов машинного обучения | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| В. В. Рябов, А. К. Несова, К. И. Шахгельдян, Д. Я. Жуков, Н. С. Куксин, С. В. Демьянов, Е. Е. Абраменко, Б. И. Гельцер | ||
| "... методов машинного обучения и набора предикторов, доступных в первые часы госпитализации. Материал ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Сравнение эффективности и методологического качества моделей машинного обучения для прогнозирования исходов при сердечной недостаточности с сохраненной и сниженной фракцией выброса: систематический обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Ю. В. Буренков, В. И. Шевцова, Д. Е. Кутилова, А. О. Тарасова | ||
| "... обучения (machine learning, ML) для прогнозирования исходов у пациентов с хронической сердечной ..." | ||
| Том 30, № 8 (2025) | Анализ предиктивной ценности электрокардиографических, эхокардиографических и гематологических показателей для прогнозирования "новой" фибрилляции предсердий у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST после чрескожного коронарного вмешательства | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Б. И. Гельцер, К. И. Шахгельдян, Р. Л. Пак, Н. С. Куксин, И. Г. Домжалов, Е. А. Кокарев, В. Н. Котельников | ||
| "... моделей на основе методов машинного обучения. Материал и методы. Проведено одноцентровое проспективное ..." | ||
| Том 30, № 9S (2025): Обзоры литературы, мнения по проблеме | Проблемы оценки клинической эффективности применения искусственного интеллекта в диагностике ишемического инсульта | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| И. О. Балунов | ||
| "... ускорить процесс принятия решений и повысить точность диагностики. Модели машинного обучения способны ..." | ||
| Том 29, № 12 (2024) | Эффективность прогностических шкал в оценке риска впервые возникшей фибрилляции предсердий у больных инфарктом миокарда с подъемом сегмента ST после чрескожного коронарного вмешательства | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Р. Л. Пак, Б. И. Гельцер, К. И. Шахгельдян, Н. С. Куксин, Е. А. Кокарев, В. Н. Котельников | ||
| "... прогностических моделей на основе методов машинного обучения. Материал и методы. Проведено одноцентровое ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Искусственный интеллект в управлении артериальной гипертензией: от прогнозирования рисков до персонализированной терапии: обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| И. А. Гарина, Л. А. Хаишева, Л. Г. Ратова | ||
| "... использованию ИИ и методов машинного обучения при АГ. Поиск литературы осуществлялся в базах данных PubMed ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Применение технологий искусственного интеллекта для прогнозирования исходов и поддержки принятия врачебных решений у пациентов с подозрением на ишемическую болезнь сердца | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| О. А. Журавлева, Б. С. Мерзликин, Н. Евдокимов, Н. Н. Связова, Т. Р. Рябова, А. Е. Григорьева, К. В. Завадовский, А. А. Бощенко | ||
| "... языка программирования Python (версия 3.x) и библиотек машинного обучения Scikit-learn, Pandas и NumPy ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Применение инструментов на основе искусственного интеллекта в экспериментальной и трансляционной кардиологии: обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| А. Д. Степанов, Л. А. Богданов, Д. К. Шишкова, А. Г. Кутихин | ||
| "... ИИ-алгоритмов для автоматизированного анализа массивов текстовых и графических данных на основе машинного ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Искусственный интеллект в амбулаторном ведении пациентов с хронической сердечной недостаточностью: мнение по проблеме | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| В. И. Лунев, К. А. Замятин, Д. Г. Карпенко, В. Н. Ларина | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Применение методов искусственного интеллекта в медицине: современное состояние и перспективы развития в кардиологии: обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| С. К. Абукеримова | ||
| "... Цель. Систематизация данных о применении алгоритмов машинного и глубокого обучения для диагностики ..." | ||
| Том 29, № 4S (2024): Образование | Математические модели и искусственный интеллект для исследования проблемы диссинхронии желудочков и улучшения эффективности сердечной ресинхронизирующей терапии | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Т. М. Нестерова, В. Ю. Кабак, Д. С. Лебедев, О. Э. Соловьева | ||
| "... предикторов, которые наряду с клиническими признаками используются в обученных прогностических моделях ИИ для ..." | ||
| Том 29, № 11S (2024): Обзоры литературы, мнение по проблеме | Выявление предикторов развития фибрилляции предсердий на электрокардиограмме с помощью нейросети | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| А. Ю. Максакова, С. А. Ким, М. А. Ашурова, И. Г. Сергеева, Н. В. Шляхтина, Р. Ю. Епифанов, С. С. Столяров | ||
| "... для глубокого машинного обучения нейронной сети. Эти исследования показали, что с помощью ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Перспективы применения искусственного интеллекта в кардиохирургии: систематический обзор | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| А. С. Шацкий, С. Е. Масютина, М. Л. Мамалыга | ||
| "... кардиохирургического лечения. Согласно результатам анализа 179 исследований, модели машинного обучения демонстрируют ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Применение технологий искусственного интеллекта для ФЕНотипирования и оптИмизации Комбинированной липидснижающей терапии у пациентов пожилого возраста с атероСклерозом (исследование ФЕНИКС) | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| И. А. Золотовская, Д. В. Дупляков, П. Р. Шацкая | ||
| "... фенотипирования пациентов применялся алгоритм машинного обучения (градиентный бустинг с интерпретацией SHAP ..." | ||
| Том 31, № 2S (2026): Искусственный интеллект в медицине | Чему и как должен учиться врач-кардиолог в эпоху искусственного интеллекта? Мнение по проблеме | Аннотация PDF (Rus) похожие документы |
| Ю. Г. Шварц, Н. С. Акимова, Л. Е. Коньшина, Е. В. Пархонюк | ||
| "... из врачебных знаний и умений уже доступно машине? Становится очевидной необходимость изменения самих принципов ..." | ||
| 1 - 38 из 38 результатов | ||
Советы по поиску:
- Поиск ведется с учетом регистра (строчные и прописные буквы различаются)
- Служебные слова (предлоги, союзы и т.п.) игнорируются
- По умолчанию отображаются статьи, содержащие хотя бы одно слово из запроса (то есть предполагается условие OR)
- Чтобы гарантировать, что слово содержится в статье, предварите его знаком +; например, +журнал +мембрана органелла рибосома
- Для поиска статей, содержащих все слова из запроса, объединяйте их с помощью AND; например, клетка AND органелла
- Исключайте слово при помощи знака - (дефис) или NOT; например. клетка -стволовая или клетка NOT стволовая
- Для поиска точной фразы используйте кавычки; например, "бесплатные издания". Совет: используйте кавычки для поиска последовательности иероглифов; например, "中国"
- Используйте круглые скобки для создания сложных запросов; например, архив ((журнал AND конференция) NOT диссертация)
