Використання штучного інтелекту з метою контролю хронічних захворювань серцево-судинної системи та профілактики ix ускладнень у пацієнтів на прикладі гіпертонічної хвороби

Abstract

Пристрої для моніторингу артеріального тиску (АТ) на базі штучного інтелекту мають потенціал для значного покращення прийняття медичних рішень: штучний інтелект (ШІ) аналізує дані про пацієнта, включаючи генетичну схильність, історію прийому ліків та моделі рсакції, щоб персоналізувати антигіпертензивну терапію, використовуючи алгоритми машинного навчання для рекомендації індивідуалізованих схем прийому ліків, що мінімізують побічні ефекти та підвищують ефективність, з чат-боти та віртуальні помічники надають постійну підтримку, пропонуючи нагадування про ліки, рекомендації щодо способу життя та інформацію про стан здоровʼя в реальному часі. Оскільки методи машинного навчання (МН) не аналізують можливість виникнення конкретної патології, а радше напрямок розвитку подій для субʼєкта та ланцюг подій, що призводять до патологій, у тому числі і серцево-судинні захворювання (CC3), вважається, що глибоке навчання (ГН), нагадуючи складність людського мозку та використовуючи штучні нейронні мережі, може підтримувати клінічне ведення пацієнтів шляхом обробки великих обсягів складної інформації.