| Наименование РИД |
Программное обеспечение для повышения диагностической точности стресс электрокардиографического теста, основанное на применении анализа спектра летучих органических соединений выдыхаемого воздуха с помощью протонной масс-спектрометрии и методов машинного обучения.
|
| Реферат |
Разработанное программное обеспечение предназначено для повышения диагностической точности стресс-электрокардиографического теста при использовании анализа спектра летучих органических соединений выдыхаемого воздуха с помощью протонной масс-спектрометрии с последующим использованием модели машинного обучения для прогнозирования наличия или отсутствия диагноза поражения коронарных артерий. Алгоритм работает при использовании масс-спектров следующих масс-спектров: '144.91780932607332', '159.0736551491387', '56.05352984794852', '59.05781995045748', '72.05367879285716', '355.06911675879627', '71.05402913977443', '49.99501251131184', '43.04741898699762', '148.04673252249628', '94.0537307640158', '44.99144370755021', '447.1045512664764', '63.02131475672599', '144.08472746785708', '359.06678001419743', '430.0853629703972', '175.1346859598551'.
Указанные спектры летучих органических соединений (ЛОС) подвергаются обработке и анализу, затем рассчитываются вероятность наличия поражения коронарных артерий у пациента. Регистрация ЛОС должна быть проведена до и после выполнения пробы с нагрузкой. Предобработка данных заключается в расчете дельты в процентах от исходных значений соответствующих ЛОС.
Алгоритм реализован на языке программирования Python v.3 и представляет собой объект в формате .joblib, внутри которого имеется прогностическая модель, разработанная с помощью метода градиентного бустинга (алгоритм машинного обучения). Модель представляет собой backend-модуль и может быть использована в качестве подключаемого компонента в рамках медицинских информационных систем и диагностического программного обеспечения.
|
| Возможные направления использования |
Программа относится к области медицины и может быть использована для повышения показателей диагностической эффективности стресс-электрокардиографического теста.
|
| Количество опытных образцов |
1
|
| Количество просмотров |
8
|
| Наличие дополнительных файлов |
False
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-11-10T08:44:55.293969+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Программа для ЭВМ
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
МИНИСТЕРСТВО ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
|
| Руководитель работы |
Копылов Филипп Юрьевич
|
| Руководитель организации |
Глыбочко Петр Витальевич
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
124031800017-1
|
| Последний статус |
Подтверждена, 625112000080-3, 2025-11-20 08:50:08 UTC
|
| ОКПД |
Услуги, связанные с научными исследованиями и экспериментальными разработками в области медицинских наук
|
| Ключевые слова |
программное обеспечение; масс-спектрометрия; ишемическая болезнь сердца; летучие органические соединения; стресс-ЭКГ тест
|
| Исполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ ПЕРВЫЙ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ МЕДИЦИНСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ И.М. СЕЧЕНОВА МИНИСТЕРСТВА ЗДРАВООХРАНЕНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ (СЕЧЕНОВСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ)
|
| Авторы |
Бетелин Владимир Борисович; Сыркин Абрам Львович; Абдуллаев Магомед Габибуллаевич; Чомахидзе Петр Шалвович; Силантьев Артемий Сергеевич; Суворов Александр Юрьевич; Копылов Филипп Юрьевич; Гогниева Дарья Геннадиевна; Марзуг Башир
|
| Коды тематических рубрик |
76.29.29 - Внутренние болезни
|
| OESR |
Медицинская техника
|
| Приоритеты научно-технического развития |
в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий;
|
