ЗАБОЛЕВАНИЯ, ОБНАРУЖЕННЫЕ С ПОМОЩЬЮ КАРДИОЛОГИЧЕСКИХ СИГНАЛОВ, И КОГНИТИВНАЯ МОДЕЛЬ ДЛЯ ИХ УСТРАНЕНИЯ

Аннотация

Сердечно-сосудистые заболевания являются одной из основных причин смерти во всем мире, и их раннее выявление и лечение важны для спасения жизни пациента. В этой статье разрабатывается когнитивная модель, которая обнаруживает и адаптируется к заболеваниям сердца на основе электрокардиографических (ЭКГ) сигналов, позволяющих контролировать сердечную деятельность. Модель использует методы искусственного интеллекта (ИИ), в частности, цифровую обработку сигналов (DSP), извлечение признаков, классификацию (SVM, CNN). Исследование анализирует реальные сигналы ЭКГ из базы данных аритмий MIT-BIH и идентифицирует такие заболевания, как аритмия, тахикардия, брадикардия, на основе изменений сердечного ритма. Также учитываются когнитивные характеристики (возраст пациента, пол, анамнез, статус физической активности), соответствующие каждому сердечному сигналу. Модель не только обнаруживает заболевание, но и дает рекомендации по его профилактике. Результаты анализа достигли точности 92%, F1-оценки 0,89 и чувствительности (полноты) 0,91. Предложенная модель подходит для мониторинга в реальном времени и может применяться в мобильных или клинических условиях. Исследование демонстрирует важную роль когнитивных моделей искусственного интеллекта в раннем выявлении и профилактике заболеваний сердца.