Научный архив: статьи

Цель исследования — разработка оптимального метода прогнозирования результатов велоэргометрической (ВЭМ) пробы на основе параметров, регистрируемых во время теста с шестиминутной ходьбой (ТШХ), с использованием методов машинного обучения.

Материалы и методы. В исследовании участвовали 56 пациентов, перенесших острый инфаркт миокарда и проходивших второй этап кардиореабилитации. Выполнено комплексное обследование, включающее сбор анамнеза, физикальное обследование, антропометрическую оценку, а также симптом-лимитированную ВЭМ-пробу и ТШХ. Во время ТШХ регистрировали пройденную дистанцию, частоту сердечных сокращений, артериальное давление, сатурацию кислорода, воспринимаемое напряжение по шкале Борга, количество пройденных шагов и электрокардиографические данные. Для построения моделей машинного обучения использовали алгоритмы случайного леса, градиентного бустинга, метода k-ближайших соседей и множественной линейной регрессии. Производительность моделей оценивали на основе коэффициента детерминации, средней абсолютной ошибки, среднеквадратичной ошибки и корня из среднеквадратичной ошибки. Для интерпретации результатов применяли SHAPанализ.

Результаты. Модель градиентного бустинга обеспечивает наилучшее качество прогноза с высоким коэффициентом детерминации (R2 около 0,99) и низкими значениями ошибок для обеих целевых метрик: пройденной дистанции в ТШХ и метаболического эквивалента, достигнутого при ВЭМ-пробе. Анализ значимости признаков выявил, что частота сердечных сокращений, возраст и индекс массы тела оказывают наибольшее влияние на прогнозирование дистанции ТШХ, в то время как для прогнозирования метаболического эквивалента наиболее значимыми являются пройденное расстояние, количество пройденных шагов и индекс массы тела.

Заключение. Разработанная модель машинного обучения на основе градиентного бустинга продемонстрировала высокую эффективность в прогнозировании результатов ВЭМ-пробы на основе данных ТШХ. Предложенный метод может служить ценным вспомогательным инструментом для планирования программ кардиореабилитации, особенно в случаях, когда проведение ВЭМ-пробы затруднено или невозможно. Использование SHAP-анализа способствовало пониманию вклада каждого признака в прогноз, повышая доверие к результатам модели.

Сердечно-сосудистые заболевания (ССЗ) лидируют среди причин смертности, подчеркивая важность кардиореабилитации (КР) как эффективного метода снижения риска и улучшения качества жизни. Оценка переносимости физической нагрузки, ключевая для индивидуализации программ КР, традиционно выполняется с помощью теста с шестиминутной ходьбой (ТШХ), требующего посещения медицинского учреждения. Пандемия COVID-19 и развитие телемедицины обусловили необходимость разработки дистанционных методов мониторинга.

Цель. Анализ применения цифрового ТШХ с использованием носимых устройств в КР.

Методы. Проведен систематический поиск литературы в базах данных Web of Science, PubMed, Scopus, Google Scholar и elibrary. ru. Глубина поиска составила 10 лет, дата последнего поиска – 10 августа 2025 г. Критерии отбора включали исследования, оценивающие ТШХ с использованием датчиков у пациентов с ССЗ, находящихся на диагностическом этапе или проходящих реабилитацию, а также оценку доступности и достоверности результатов ТШХ.

Результаты. Анализ показал, что применение носимых устройств позволяет регистрировать широкий спектр физиологических и биомеханических параметров, включая пройденное расстояние, количество шагов, ЭКГ, ЧСС и SpO2. Отмечена разработка мобильных систем для амбулаторного ТШХ с приемлемой точностью измерений. Телемедицинские платформы, интегрированные с медицинскими изделиями, обеспечивают комплексную оценку состояния пациента и дистанционный мониторинг. Выявлено, что коммерческие носимые устройства могут использоваться для длительного мониторинга, однако, в то время как медицинские изделия обеспечивают высокую точность измерений, они ограничены в доступности, а коммерческие устройства требуют валидации.

Выводы. Дистанционный ТШХ расширяет доступность КР. Использование специализированных медицинских изделий имеет важное значение на начальном этапе КР. Подчеркнута необходимость разработки специализированных медицинских носимых устройств для долгосрочного мониторинга. Отмечена потребность в дальнейших исследованиях для оптимизации протоколов применения цифрового ТШХ и разработки алгоритмов обработки данных. Интеграция данных ТШХ с другими клиническими данными позволит создать комплексную систему мониторинга.

Обоснованность крылатого выражения «талантливый человек талантлив во всем» российская интеллигенция подтверждала неоднократно. Очередной яркий пример — биография доктора технических наук, профессора кафедры фундаментальной физики и нанотехнологий Ивановского государственного университета Владимира Александровича Годлевского, которому посвящена представленная статья. Ее авторы обращают внимание не только на достижения В. А. Годлевского в науке, учебно-методической и преподавательской работе, но и на его вклад в музыкальное искусство и поэзию. В статье создан образ многогранной талантливой «симфонической» личности, которая представляет интерес не только для изучения биографии конкретного человека, но и для интеллигентоведения, в целом. Ведь на примере личности В. А. Годлевского и его стихов просматриваются определенные процессы развития российского интеллектуального сообщества и его умонастроений в XXI в.