DETAIL CODE – AS AN INTEGRAL INDICATOR OF HEALTH ASSESSMENT IN PERSONS WITHOUT PREDISIVE CARDIOVASCULAR RISK FACTORS
Authors: Новикова Е.И. , Кочеткова И.В. , Арчегова А.В. , Новиков М.К. 
Published: September 2023

Одним из главных направлений в современной медицине является профилактика заболеваний. Донозологическая диагностика необходима для выявления патологий на начальных стадиях: лучше предотвратить развитие заболевания, чем иметь дело с его последствиями в будущем. Особенно остро это касается сердечно-сосудистых заболеваний, смертность от которых занимает в стране лидирующие позиции. Для улучшения результатов профилактических мероприятий врачам необходимо иметь соответствующее техническое оборудование, которое будет выявлять самые начальные отклонения в состоянии здоровья пациентов, и при этом удовлетворять современным требованиям к техническому обеспечению. Одно из таких требований – быстрота получения итогового полного результата исследования. Для врачей, особенно государственных медицинских учреждений, важно большую часть времени приема пациента посвятить непосредственно анализу здоровья пациента и выдаче рекомендаций по нему. Аппаратно-программный комплекс «Экосан-2007» предназначен для выявления начальных отклонений здоровья на основе компьютеризированного анализа вариабельности сердечного ритма, однако полученный после исследования результат не является конечным – его еще необходимо расшифровать и только после этого дать оценку здоровья пациента и иметь возможность спрогнозировать риски. В статье рассматривается создание такого программного обеспечения, которое по введенным данным диагностического исследования пациента комплексом «Экосан-2007» будет выдавать оценку предрасположенности пациента к сердечно-сосудистым заболеваниям. Были проанализированы данные исследования на аппарате группы людей, по которым была построена нейронная сеть, также в статье приведена схема работы врача при использовании нашей программы и прототип интерфейса программы, созданный при помощи Delphi. Вместе с тем проанализирован целевой рынок и составлена таблица сравнения разрабатываемой программы с уже существующими предложениями. Целью работы является разработка моделей и алгоритма, обеспечивающих повышение эффективности процесса диагностики и прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний

One of the main directions in modern medicine is disease prevention. Prenosological diagnostics is necessary to detect pathologies in the initial stages: it is better to prevent the development of the disease than to deal with its consequences in the future. This is especially acute for cardiovascular diseases, the mortality from which occupies a leading position in the country. To improve the results of preventive measures, doctors need to have appropriate technical equipment that will detect the most initial deviations in the health status of patients and at the same time meet modern requirements for technical support. One of these requirements is the speed of obtaining the final complete result of the study. It is important for physicians, especially public medical institutions, to devote most of the time of a patient's appointment directly to analyzing the patient's health and issuing recommendations on it. The hardware-software complex "Ecosan-2007" is designed to identify initial health deviations based on a computerized analysis of heart rate variability, however, the result obtained after the study is not final - it still needs to be deciphered and only after that an assessment of the patient's health and be able to predict - take risks. The article discusses the creation of such software, which, according to the data of the patient's diagnostic examination by the Ecosan-2007 complex, will provide an assessment of the patient's predisposition to cardiovascular diseases. The study data were analyzed on the apparatus of a group of people, according to which a neural network was built, and the article also provides a diagram of the work of a doctor using our program and a prototype of the program interface created using Delphi. At the same time, the target market was analyzed and a table was compiled for comparing the program being developed with existing proposals. The aim of the work is to develop models and algorithms that provide an increase in the efficiency of the process of diagnosing and predicting cardiovascular diseases