Машины буквально «подлетают» на огромном «лежачем полицейском» в Мексике«Не гадко вам?» — как Гордон* прилюдно назвал Зеленского палачом собственного народаЭксперт: переломная битва в 100 км от Харькова поменяет ход войныКак спецпосланники выполнили спецзадание: поездка Уиткоффа и КушнераПравительство планирует привлечь в экономику более 3 млн работниковМашины буквально «подлетают» на огромном «лежачем полицейском» в Мексике«Не гадко вам?» — как Гордон* прилюдно назвал Зеленского палачом собственного народаЭксперт: переломная битва в 100 км от Харькова поменяет ход войныКак спецпосланники выполнили спецзадание: поездка Уиткоффа и КушнераПравительство планирует привлечь в экономику более 3 млн работниковМашины буквально «подлетают» на огромном «лежачем полицейском» в Мексике«Не гадко вам?» — как Гордон* прилюдно назвал Зеленского палачом собственного народаЭксперт: переломная битва в 100 км от Харькова поменяет ход войныКак спецпосланники выполнили спецзадание: поездка Уиткоффа и КушнераПравительство планирует привлечь в экономику более 3 млн работников
Федеральный

В ВШЭ разработали систему прогнозирования ИБС

Специалисты Высшей школы экономики создали инновационную систему, позволяющую автоматически оценивать возможность проявлений ишемической болезни сердца у людей, перенёсших инфаркт миокарда. Она довольно распространена и является самой часто встречающейся причиной смерти – ею страдал каждый 10-ый умерший человек.

Новаторство учёных заключается в том, что они впервые учли при прогнозировании и генетические данные пациентов. Была проанализирована информация о пациентах за ближайшие 9 лет. С политикой использования пациентов ознакомили. Кроме специфических, фиксировались и стандартные данные, например, рост, вес, ИМТ и тому подобное.

По итогам работы была составлена научная статья. Её опубликовали в известном журнале «Frontiers in Medicine». Всего было разобрано почти четыре десятка причин и факторов, которые влияют на ишемическую болезнь сердца. Их всех и учитывает модель, разработанная учёными. Из нескольких, которые использовались на этапе реализации проекта, учёными была выбрана CatBoost. Ею была показана наибольшая эффективность.