2 статей
Статья представляет гибридную систему поддержки клинических решений для пациентов с гипертонией, объединяющую методы машинного обучения (K-Means кластеризация, PCA) с экспертными правилами. Система проанализировала 615 клинических записей и достигла 78.3% согласованности с экспертными оценками кардиологов. Подход позволяет генерировать персонализированные рекомендации по образу жизни на основе стратификации пациентов.
В обзоре проанализированы цифровые вмешательства (цифровая терапия, мобильные приложения, телемониторинг) для профилактики сердечно-сосудистых заболеваний. Наиболее сильные доказательства эффективности получены для цифрового управления артериальным давлением с интеграцией домашнего мониторинга, телемониторинга и поддержки приверженности лечению, тогда как цифровые инструменты для дислипидемии пока находятся на стадии вспомогательных mHealth-решений. Успешное внедрение требует интеграции в клинические рабочие процессы, регулирования, возмещения затрат и оценки клинической и экономической ценности.
