Методы и технологии интеллектуального анализа данных для прогнозирования степени риска сердечно-сосудистых заболеваний на основе цифрового фенотипа пациента.

Профессор Александр Захаров (ТюмГУ) о комплексном решении для  прогнозирования риска болезней системы кровообращения на форуме #ИТМСибирь 2019. Представляемая цифровая инфраструктура включает связанные сервисы, способные работать в защищенном режиме с неструктурированными базами данных и использующих методы глубинного и машинного обучения. Для построения модели были сформированы цифровые фенотипы более 10 000 пациентов.