🤖 В МФТИ разработали ИИ-модель для борьбы с детской гипертонией — 25 июня 2026 г. в 16:09:02.221
🤖 В МФТИ разработали ИИ-модель для борьбы с детской гипертонией Магистрант МФТИ Анастасия Адамсон, практикующий детский кардиолог, разработала модель машинного обучения для борьбы с повышенным кровяным давлением у детей (гипертонией). ИИ-инструмент прогнозирует эффективность антигипертензивной терапии, значительно упрощая подбор лекарств. ☑️Почему это важно? 🔴Число детей с артериальной гипертензией в России растет с 2020 года 🔴В мире с 2000 по 2020 год заболеваемость среди мальчиков увеличилась с 3,4% до 6,53%, среди девочек — с 3,02% до 5,82% 🔴В педиатрии есть сложность в многовариантности норм: у детей 238 вариантов нормы давления 🔴Врачи часто подбирают терапию «наугад», а первые результаты видны лишь через 2–3 месяца. Неэффективное лечение повышает риск осложнений, и родители могут бросить терапию. ☑️Как работает ИИ-модель: 🔴 Модель учитывает 154 клинико-инструментальных признака (анамнез, ЭКГ, Эхо-КГ, суточный мониторинг давления, УЗИ) и способна предсказать, какой из пяти препаратов (группа ИАПФ) с наибольшей вероятностью подойдет конкретному ребенку 🔴 «Random Forest» — алгоритм, показавший себя лучше всего, выявил неочевидные связи. Например, зависимость эффективности «Лизиноприла» от лишнего веса или роль дополнительной артерии почки как скрытого фактора риска 🔴Для обучения модели Адамсон вручную собрала и изучила данные 272 пациентов, по 90 признаков на каждого, включая данные врачебного контроля. 📌 Планы и перспективы: 🔴 К концу 2026 года команда планирует расширить выборку до 500 пациентов и внедрить суточный мониторинг артериального давления для повышения точности. 🔴 Применение модели позволит врачам быстрее подбирать эффективную терапию, сокращая время неэффективного лечения и снижая риск осложнений у тысяч детей. ➖ Подписывайтесь на «Право на здоровье» в MAX и Тelegram