logo/ Долгопрудный
/новости Московской области
Картинка
/ Фото: REGIONS/Наталья Надточая

Модель машинного обучения для лечения гипертонии у детей создали в Долгопрудном

Мининвест: в Долгопрудном создали ИИ для подбора лечения детской гипертонии
/Главная /Новости
/Главная /Новости
В МФТИ Долгопрудного разработали модель машинного обучения для прогнозирования эффективности лечения детской гипертонии. Об этом сообщила пресс-служба Министерства инвестиций, промышленности и науки Московской области.

Руководитель проекта, магистрант МФТИ и практикующий врач Анастасия Адамсон отметила, что в педиатрии существует 238 вариантов нормы систолического давления в зависимости от возраста, роста и пола ребенка. Врачи вынуждены подбирать терапию практически наугад из пяти препаратов группы ИАПФ. Результаты видны через 2–3 месяца, и при неэффективности схему меняют, а давление остается высоким.

«Я наблюдаю рост заболеваемости гипертензией у детей своими глазами. При этом возраст таких пациентов снижается. Если раньше с этой проблемой ко мне приходили с 15 лет, то в последнее время все больше пациентов младше 13. Для разработки своей ML-модели я собирала данные вручную — всего изучила 272 пациента, выделила по 90 признаков на каждого, а также внесла данные врачебного контроля, который проводился через 3–6 месяцев. Все реальное, без пропусков и синтетических допущений, поэтому получившийся результат особенно ценен», — рассказала Анастасия Адамсон.

Созданная ИИ-модель предсказывает, какой препарат с наибольшей вероятностью поможет пациенту, учитывая 154 клинико-инструментальных признака — от анамнеза до ЭКГ, Эхо-КГ, суточного мониторинга давления и УЗИ. Сейчас модель работает с монотерапией и не учитывает дозировки. К концу 2026 года команда планирует расширить выборку до 500 пациентов.

Заместитель председателя правительства — министр инвестиций, промышленности и науки Московской области Екатерина Зиновьева подчеркнула, что Долгопрудный является одним из ключевых центров разработок в стране. Ранее здесь представили экспресс-тест для диагностики инфаркта, антирадарное покрытие и ИИ-модель для нефтедобычи.