CC BY
12Информационно-вычислительные технологии
ARTIFICIAL INTELLIGENCE DIAGNOSIS OF ECG WAVES
Dima M.-T., Dima M.
Hyperion University of Bucharest, Department of Physics Scientific director: Mihaiiescu M. (iect. univ. dr., Dima M.-O., Ph.D., prof.)
Research Relevance. ECG is one of the most effective and widespread methods of diagnosing diseases in cardiology. However, currently, errors in ECG interpretation still pose certain uncertainties. Artificial intelligence (Al) can reduce the number of incorrect ECG readings, increase the speed of analysis and favorably impact the diagnosis process.
Goal: study of ECG wave diagnosis using Artificial Intelligence.
Materials and Methods. Analysis of bibliographic sources from PubMed and GoogleScholar for the last 5 years.
Results. Al can be used for diagnosis of left ventricular systolic dysfunction, pulmonary hypertension, hyperkalemia, aortic valve stenosis, mitral valve regurgitation, arrhythmia and etc. [1]. Moreover, Al helps to predict atrial fibrillation and cardiac arrest [2, 3]. In 2020, the use of NARX neuromorphic software for ECG waves prediction was proposed. As a result, the QRS complex was well recovered with 5 s delays [4].
Conclusion. Al has significant potential in cardiology, the further development of which could bring high accuracy and speed of diagnosis and develop a personalized approach to patient treatment.
References
1. Kwon, J. M., Jo, Y. Y., Lee, S. Y., & Kim, К. H. Artificial intelligence using electrocardiography: strengths and pitfalls // European heart journal. 2021. № 42(30). P. 2896-2898.
2. Taniguchi H., Takata Т., Takechi M., et al. Explainable Artificial Intelligence Model for Diagnosis of Atrial Fibrillation Using Holter Electrocardiogram Waveforms // Int Heart J. 2021. N° 62(3). P. 534-539.
3. Kwon J.M., Kim K.H., Jeon K.H., et al. Artificial intelligence algorithm for predicting cardiac arrest using electrocardiography // Scand J Trauma Resusc Emerg Med. 2020 № 28(1). P. 98.
4. Dima, M. Т., Pitina S. NARX neuromorphic software for ECG wave prediction // CEUR Workshop Proceedings: 9, Dubna, 05-09 July 2021. Dubna. 2021. P. 450-454.
ГЕЙМИФИКАЦИЯ КАК ИНСТРУМЕНТ В МЕДИЦИНСКОМ ОБРАЗОВАНИИ -ОПЫТ КЫРГЫЗСКОЙ РЕСПУБЛИКИ Абдыкеримова Д. А.
Бишкекский государственный университет им. К. Карасева, Бишкек, Кыргызстан Научный руководитель: Орозалиев Э.С. (д-р филос. наук, профессор)
В Кыргызстане ведутся активные дискуссии о модернизации образовательного процесса, целью которой является: как сделать процесс обучения более интересным, увлекательным, захватывающим, о преимуществах игрового подхода в процессе обучения. Геймификация работает на пролонгированное действие - это помогает человеку дойти до конца обучения, поддерживает здоровый азарт и постоянно подогревает интерес. Игра помогает оставаться вовлеченным благодаря дофамину, нейромедиатор, вырабатываемый в мозге и отвечающий за чувство удовлетворения и предвкушения вознаграждения. К игровым компонентам, применяемых при геймификации относят:
