В Кемерово коллектив Научно-исследовательского института комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний разработал инновационную систему прогнозирования кардиоваскулярных патологий, основанную на интеграции медицинских данных пациентов с экологической характеристикой региона. Данная методология, базирующаяся на принципах искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО), учитывает влияние факторов окружающей среды, что существенно повышает точность оценки риска и прогностическую ценность системы.Методика использует комплексный анализ традиционных факторов риска, таких как курение, артериальное давление и уровень холестерина, а также показатели качества атмосферного воздуха. Это позволяет значительно улучшить качество оценки риска и выявить значимые предикторы сердечно-сосудистых событий на индивидуальном уровне, что особенно важно в условиях гетерогенности популяций и региональных особенностей.Руководитель проекта, Галина Артамонова, отметила, что предыдущие модели игнориро