Алгоритмы интеллектуального анализа данных: опыт применения в кардиологии

Abstract

Приведены примеры приложения некоторых компьютерных алгоритмов интеллектуального анализа данных (Data Mining) к параметрам сердечно-сосудистой системы (артериальное давление, вариабельность сердечного ритма), которые открывают новые диагностические возможности этих известных показателей в кардиологической функциональной диагностике. Так линейная регрессия индивидуальных рядов артериального давления пациентов и применение алгоритма Data Mining к коэффициентам регрессии позволило создать диагностическую номограмму, с помощью которой дифференцируются 10 гемодинамических классов, в том числе патологические классы у нормотензивных лиц, как проявление скрытых гемодинамических нарушений. Применение Data Mining к параметрам ВСР показало отличие регуляции кровообращения у нормотензивных лиц и у пациентов с АГ по характеристикам связей параметров ВСР.