Friendly artificial intellect in the betterment of public health
- Authors: Brusov O.S1, Kuznetsova A.V2, Senko O.V3
-
Affiliations:
- Mental Health Research Center, Russian Academy of Sciences
- N.M. Emanuel Institute of Biochemical Physics, Russian Academy of Sciences
- Federal Research Center «Informatics and Management», Russian Academy of Sciences
- Issue: Vol 31, No 5 (2020)
- Pages: 80-85
- Section: Articles
- URL: https://journals.eco-vector.com/0236-3054/article/view/114250
- DOI: https://doi.org/10.29296/25877305-2020-05-19
- ID: 114250
Cite item
Open Access
Access granted
Abstract
The developed collective model in a group of recognition methods allows accurate prediction of the outcome of stroke just on the first day of admission to the clinic. The procedure may be useful in choosing a treatment regimen and optimizing the effect on the blood coagulation system.
Full Text
About the authors
O. S Brusov
Mental Health Research Center, Russian Academy of Sciences
Email: azforus@yandex.ru
Candidate of Biological Sciences Moscow
A. V Kuznetsova
N.M. Emanuel Institute of Biochemical Physics, Russian Academy of Sciences
Email: azforus@yandex.ru
Candidate of Biological Sciences Moscow
O. V Senko
Federal Research Center «Informatics and Management», Russian Academy of Sciences
Email: azforus@yandex.ru
Phys-Math.D Moscow
References
- Морозова М.А., Бениашвили А.Г., Рупчев Г.Е. и др. Эффекты антихолинестеразного препарата - нейромидина у больных шизофренией с выраженными признаками шизофренического дефекта. Журнал неврологии и психиатрии им. С.С.Корсакова. 2008; 108 (11): 28-35
- Кузнецов В.А., Сенько О.В., Кузнецова А.В. и др. Распознавание нечетких систем по методу статистически взвешенных синдромов и его применение для иммуногематологической нормы и хронической патологии. Химическая физика. 1996; 15 (1): 81-100
- Kuznetsova А.V., Kostomarova I.V., Senko O.V. Modification of the method of optimal valid partitioning for comparison of patterns related to the occurrence of ischemic stroke in two groups of patients. Pattern Recognition and Image Analysis. 2014; 24 (1): 114-23. doi: 10.1134/S105466181401009X
- Кузнецова А.В., Сенько О.В., Кузнецова Ю.О. Преодоление проблемы черного ящика при использовании методов машинного обучения в медицине. Врач и информационные технологии. 2018; 7: 74-80
- Доровских И.В., Сенько О.В., Чучупал В.Я. и др. Исследование возможности диагностики деменции по сигналам ЭЭГспомощью методов машинного обучения. Математическая биология и биоинформатика. 2019; 14 (2): 543-53
- Кузнецова A.В., Костомарова И.В., Сенько О.В. Логико-статистический анализ связи клинико-лабораторных показателей с возникновением нарушения мозгового кровообращения у пациентов пожилого возраста с хронической ишемией головного мозга. Математическая биология и биоинформатика. 2013; 8 (1): 182-224
- Senko O.V., Kuznetsova A.V., Malygina N. et al. Method for Evaluating of Discrepancy between Regularities Systems in Different Groups. International Journal «Information Technologies & Knowledge». 2011; 5 (1): 46-54
Supplementary files
