Публикации

Машинное обучение на лабораторных данных для прогнозирования заболеваний

Роль искусственного интеллекта в прогнозировании преждевременных родов

Российские мобильные приложения для здоровья: систематический поиск в магазинах приложений

Модель прогнозирования пандемии COVID-19 на основе машинного обучения в отдельных регионах Российской Федерации

Прогнозирование преэклампсии с использованием технологий искусственного интеллекта

Hybrid Predictive Modelling for Finding Optimal Multipurpose Multicomponent Therapy

Распространенность хронической болезни почек по данным ретроспективного когортного исследования «Эпидемиология ХБП» (город Киров)

Этика и «цифра»: от проблем к решениям

Результаты ретроспективного анализа записей электронных амбулаторных медицинских карт пациентов с хронической сердечной недостаточностью: первый российский опыт

Искусственный интеллект на страже репродуктивного здоровья

Правильность оценки сердечно-сосудистого риска в повседневной клинической практике

Нормативно-правовое регулирование программного обеспечения для здравоохранения, созданного с применением технологий искусственного интеллекта, в Российской Федерации

Искусственный интеллект: предиктивная аналитика перинатального риска

Технологии прогнозной аналитики в борьбе с пандемией COVID-19

Алгоритм формирования подозрения на новую коронавирусную инфекцию на основе анализа симптомов для использования в системах поддержки принятия врачебных решений

Предсказание сердечно-сосудистых событий при помощи комплексной оценки факторов риска с использованием методов машинного обучения

Adapting neural network models to predict 10-year CVD development based on regional data calibration

Feature Extraction Method from Electronic Health Records in Russia

Deep and machine learning models to improve risk prediction of cardiovascular disease using data extraction from electronic health records

Перспективы использования методов машинного обучения для предсказания сердечно-сосудистых заболеваний

Искусственный интеллект в оценке рисков развития сердечно-сосудистых заболеваний

Основные рекомендации к созданию и развитию информационных систем в здравоохранении на базе искусственного интеллекта

Искусственный интеллект в медицине и здравоохранении

Перспективы нейронных сетей и глубокого машинного обучения в создании решений для здравоохранения

Поддержка принятия врачебных решений в медицинских информационных системах медицинской организации