МОДЕЛЮВАННЯ ПРОЦЕСУ РОЗПІЗНАВАННЯ ДИСФУНКЦІЇ КАРДІОСТИМУЛЯТОРА

Анотація

У статті проведено комплексне дослідження, спрямоване на розв’язання актуальної науково-практичної задачі – моделювання та проєктування інформаційної технології розпізнавання дисфункцій кардіостимулятора для підвищення ефективності діагностики та надійності роботи систем підтримки життєдіяльності. Актуальність роботи зумовлена стрімким зростанням кількості серцево-судинних захворювань у світі та в Україні зокрема, що призводить до збільшення кількості операцій з імплантації електрокардіостимуляторів, функціонування яких потребує безперервного та високоточного моніторингу. Авторами проаналізовано світовий досвід використання сучасних інструментів діагностики, включаючи нейронні мережі для аналізу рентгенограм, мобільні застосунки для дистанційного нагляду та алгоритми машинного навчання для аналізу ЕКГ, що дозволило виявити відсутність інтегрованих рішень, які б поєднували різні методи виявлення технічних та клінічних збоїв. В основі запропонованого підходу лежить використання мультимодальних вхідних даних, таких як інформація про симптоми пацієнта (запаморочення, аритмія, слабкість), апаратні звіти пристрою (частота стимуляції, стан батареї, внутрішньосерцеві сигнали), результати ЕКГ і холтерівського моніторингу, а також дані з датчиків фізичної активності та внутрішньосерцевого тиску. Наукова новизна дослідження полягає у розробці математичної моделі процесу розпізнавання дисфункції кардіостимулятора, представленої у вигляді послідовності кортежів та перетворень, що забезпечують підготовку даних, виділення найбільш інформативних ознак серцевої діяльності та безпосереднє розпізнавання стану системи. Особливу увагу приділено етапам нормалізації сигналів та фільтрації артефактів, що гарантує високу точність класифікації порушень навіть за складних умов експлуатації або під час фізичних навантажень пацієнта. Практична значущість роботи підтверджується створенням структури вихідних результатів, які включають не лише автоматизовану фіксацію аномалій, а й формування конкретних рекомендацій щодо зміни налаштувань кардіостимулятора та миттєве сповіщення медичного персоналу, родичів і самого пацієнта. Запропонована технологія дозволяє забезпечити безперервний цикл моніторингу, мінімізувати ризик людської помилки при інтерпретації складних діагностичних даних та суттєво покращити прогноз для пацієнтів із високою залежністю від штучного водія ритму. Таким чином, отримані результати створюють надійний фундамент для побудови сучасних інформаційних технологій кардіологічної допомоги.