南乌拉尔国立大学的科学家与来自西班牙、法国和埃及的同事一起开发了一种通过使用人工智能和物联网技术更有效地诊断心血管疾病和糖尿病的模型。 这项工作得到了俄罗斯联邦科学部和高等教育部的支持。 文章在高级期刊 IEEE access 上发表，描述了这一新的疾病诊断模型。
人工智能在医学上的应用
系统程序设计系高级研究员，库马尔·萨钦博士在机器学习领域与其他国家的科学家一起，开创了数字化应用在医学应用的新模式。
物联网、云计算和人工智能领域的最新成果已将传统的医疗保健系统转变为智能系统。使用物联网和人工智能可以显着改善医疗保健服务。而先进的方法和科学理论生成的大量数字数据，可用于创建基于安卓操作系统的临床应用程序。
临床应用是最新的信息技术产物之一。智慧医疗应该使用简洁、优雅和多任务处理的应用。这些应用有助于临床医学模型的发展，即从按方案对疾病的标准治疗到对特定患者的具体治疗。医疗信息化的发展应该有从广义医学数据到区域医学数据的转变。因此，患者的临床管理将变得更加以人为本，而不是以大数据为本。理想情况下，我们应该从疾病治疗向疾病预防的医疗系统转变。这些变化旨在改善医疗保健系统，从而提高医学领域的知识，并意味着向智慧医学过渡，”库马尔·萨钦说。
使用最新技术提供更好的医疗服务使医务人员、患者、临床和医疗机构感到有利。应用这些技术时需要考虑许多方面因素：疾病预防和监测、预后和治疗、临床管理、健康决策和医学研究。
移动互联网、云计算、大数据、5G系统、微电子与人工智能、智慧生物技术等应用在智慧医疗的各个阶段。便携式设备可在需要时用于监测患者的健康状况。患者将能够通过虚拟帮助和远程操纵设备获得临床建议，医生将能够使用智能临床决策系统来选择和提高诊断程序的质量。
从所有设备中收集信息
日常生活大量物联网的设备充斥在我们身边：智能手表、健身手环和智能手机、便携式心电图设备、血压计、血糖仪和温度计。这些小工具可以跟踪身体活动水平、心率、血糖水平，它们易于使用且熟悉，不需要创新新技术。
科学家们的想法是创建一个通用应用程序，可以从不同设备收集数据并将其转换为兼容的格式。这样，通过智能手机处理并使它们系统化。在收到的复杂信息的基础上，将针对每个特定患者建立许多医疗建议，并准确考虑他的指标。
“我们提出的模型包括多个阶段：数据收集、初步处理、分类和参数设置。便携式物联网设备和传感器可以不间断收集数据，而人工智能技术则使用它来诊断疾病。根据这些指标，可以确定患有特定疾病的患者的生活方式好不好。通过低功耗蓝牙连接接收到的数据由智能手机处理并分类为健康、正常范围内以及不健康，”科学家解释说。
新模型的有效性已使用健康数据得到证实。在实验过程中，所提出的模型在诊断心脏病和糖尿病方面的准确率分别达到了 96.16% 和 97.26%。因此，所提出的模型可用作智能医疗保健系统诊断疾病的合适工具。
南乌拉尔国立大学 (SUSU) 是一所数字化转型大学，在许多主要的领域引领创新研究，发展科学技术。学校按照俄罗斯联邦科技发展战略，重点发展数字工业、材料科学和生态学领域的大型科学交叉学科项目。在科技年，南乌拉尔国立大学将参加优先-2030计划。该大学履行乌拉尔世界级跨区域科学和教育中心区域项目办公室的职能。