В исследовании сравниваются классические методы машинного обучения (Random Forest) и архитектуры глубокого обучения (CNN–GRU, CNN–BiLSTM) для классификации аритмий на основе сигналов ПГК (фотоплетизмографии) и акселерометра со смарт-часов. Модель Random Forest показала наилучшую общую точность (91.22%) и F1-меру, в то время как гибридная модель CNN–BiLSTM обеспечила лучшую чувствительность к редким классам аритмий, что подтверждает жизнеспособность ИИ для носимого кардиомониторинга.
Российская компания «Хилби» представила свое медицинское решение «БИОТ Аритмика», предназначенное для скрининга аритмии, которое было удостоено победы в номинации «Медицина» ежегодной российской премии «IT-лидер». Церемония награждения победителей нового сезона премии, отмечающей лучшие цифровые решения и проекты для различных отраслей экономики и государственного управления, состоялась 30 октября 2026 года в Казани в рамках международного форума Kazan Digital Week. Данное решение позиционируется как инновационный цифровой инструмент, применяющий технологии искусственного интеллекта или машинного обучения для автоматизированного анализа данных и выявления нарушений сердечного ритма, что позволяет повысить эффективность ранней диагностики кардиологических заболеваний. Победа в престижной IT-премии подтверждает высокую технологическую значимость разработки и ее соответствие современным стандартам цифровизации здравоохранения. Проект демонстрирует успешную интеграцию передовых алгоритмов обработки медицинских данных в клиническую практику, способствуя улучшению качества скрининга и снижению нагрузки на медицинских специалистов. Успех «БИОТ Аритмики» указывает на растущий интерес рынка к решениям на базе ИИ в области кардиологии и подтверждает востребованность таких технологий среди профессионального сообщества и регуляторов. Это событие способствует дальнейшему развитию экосистемы медицинских ИИ-продуктов в России и стимулирует внедрение инновационных подходов в профилактическую медицину.
