Цель исследования ‒ выявить и классифицировать риски, сопряжённые с внедрением искусственного интеллекта в сфере образования.

Методы. Применялись общенаучные методы исследования: анализ и синтез, индукция, дедукция, конкретизация, классификация. Для выявления причинно-следственных связей были задействованы сравнительный и системный подходы. Классификация рисков выстроена с учетом принципов единства основания, взаимоисключения, системной полноты, релевантности и адаптивности.

Результаты. Потенциальные риски применения технологий искусственного интеллекта  в образовательной сфере многообразны и охватывают разные уровни взаимодействия учащихся, педагогов и системы образования в целом. Выявлены и охарактеризованы потенциальные риски: технологические, этические, психологические, когнитивные, социальные, педагогические, правовые и регуляторные. Признание рисков позволит использовать потенциал искусственного интеллекта для повышения качества образования, не забывая о фундаментальных принципах обучения и развитии личности учащихся. Классификация потенциальных рисков позволит учитывать баланс между использованием искусственного интеллекта и сохранением человеческого фактора в образовании, разрабатывать стратегии минимизации негативных последствий в образовательном процессе.

Заключение. Для минимизации негативных последствий применения искусственного интеллекта в образовании необходимы комплексные меры, включающие разработку соответствующих нормативных актов, совершенствование образовательных программ, разработку новых методик и педагогических технологий, переподготовку преподавателей и обеспечение современной технической инфраструктуры. Наилучшие результаты от внедрения искусственного интеллекта будут достигнуты при условии формирования такой образовательной среды, которая сохранит ценность традиционного преподавания под руководством педагога, но при этом будет активно использовать и интегрировать возможности искусственного интеллекта.

Цель исследования – разработка регрессионных моделей для прогнозирования восстановления пациентов после черепно-мозговой травмы.

Методы. В клинических условиях обследовано 125 пациентов, перенёсших лёгкой и средней степени тяжести черепно-мозговую травму. Обследование пациентов проводилось через 10-21 дней после получения черепно-мозговой травмы. Уровень когнитивного резерва оценивался по общепринятой методике, где доминирующим являлось образование пациента. Для построения математических моделей применялся многофакторный логистический регрессионный анализ и стандартный статистический пакет Statistica 10.0.

Результаты. Полученные значения коэффициентов β логистической регрессии свидетельствуют об обратном влиянии возраста от 51-60 и от 61 года и более на восстановление пациентов после черепно-мозговой травмы. В скорректированной модели восстановление после перенёсшей черепно-мозговую травму зависит существенно от места проживания, а именно от проживания в сельской местности, что объясняется меньшей доступностью специализированной медицинской помощи, чем в городах. Позитивно на восстановление после черепно-мозговой травмы влияет полная семья пациента, и наоборот, замедляет процесс восстановления наличие неполной семьи. При включении в прогностическую модель 3-х пара метров когнитивного резерва величины коэффициентов β для большинства факторов возросли, в том числе и для возрастных групп, и особенно для возраста 40-50 лет – более чем в 2 раза (р<0,01). Однако наиболее высоко влияние на восстановление после черепно-мозговой травмы когнитивного резерва пациентов. Включение в модель 4-го уровня образования пациентов свидетельствует о наибольшей ассоциации восстановления пациентов после черепно-мозговой травмы с высшим / средним специальным образованием, но она ниже ассоциации с уровнем когнитивного резерва в модели 3.

Заключение. Полученные результаты показывают, что для прогнозирования восстановления пациентов после перенесенной черепно-мозговой травмы следует использовать следующие зависимые переменные: уровень когнитивного резерва, высшее / среднеспециальное образование, проживание в сельской местно сти, в полной или неполной семье.

Цель исследования – разработать универсальную систему оптимизации производственного процесса, выполняющую функцию мониторинга оборудования, оповещения о неполадках, контроля производства и аналитическую функцию для средних и крупных промышленных предприятий.

Методы. Рассматриваются перспективы интеграции автоматизированных информационных систем и планирование ресурсов предприятия (ERP) в систему оптимизации производства. Этот подход предполагает создание общей многомодульной системы, которая позволяет вести постоянный мониторинг оборудования, фиксировать состояния как работы, так и простоя, создавать и проводить производственную планировку ресурсов, вести сложную аналитику, сокращать время реагирования на вызовы ремонтных служб и повышать эффективность и качество производства. Для решения этой проблемы проводится анализ различных источников исходной информации, включая данные о производственной деятельности, статических и динамических данных о работе тех или иных подразделений в сфере логистики и аналитики. Использование системы планирования ресурсов предприятия позволяет интегрировать и анализировать эти данные в реальном времени, обеспечивая эффективность контроля производства и аналитики на предприятии.

Результаты. Представленная система оптимизации производства основана на усовершенствованной версии автоматизированной информационной системы, что в перспективе предполагает развитие в логистические и аналитические отрасли. В процессе работы с собираемыми данными осуществляется аналитика, планировка и контроль работы, что существенно сокращает количество лишних вычислений и, как следствие, минимизирует затраты на производство и кадровый состав.

Заключение. Использование системы мониторинга и планирования ресурсов в производственных инфраструктурах открывает возможности для повышения прозрачности, рентабельности и управления для бизнеса.

Цель исследования ‒ разработка методики сегментации зрачков с патологическими изменениями формы, преодолевающей ограничения традиционных методов на основе поиска окружностей. Ключевой задачей является преодоление фундаментального ограничения традиционных алгоритмов, которые предполагают, что зрачок имеет форму, близкую к кругу, и оказываются несостоятельными при работе с такими аномалиями, как синехии, приводящие к овальным, звездообразным и другим сложным контурам.

Методы. В работе предложена методика автоматизированной сегментации зрачка, включающая последовательную обработку изображения с применением следующих ключевых этапов: предварительную фильтрацию (КИХ-фильтрация), коррекцию освещенности, логарифмическое и степенное преобразования, морфологическую обработку и удаление артефактов. Для сегментации патологически измененных зрачков использована комбинация адаптивных алгоритмов, позволяющая эффективно обрабатывать зрачки некруглой формы (овальные, звездообразные и др.), с которыми не справляются традиционные методы, основанные на поиске окружностей (преобразование Хафа, DIDO и др.).

Результаты. Экспериментальная оценка проводилась на специализированной базе офтальмологических изображений с различными деформациями. Предложенная методика продемонстрировала точность сегментации, превышающую 90%, для зрачков с деформациями, что существенно выше результатов, показанных классическими методами, такими как преобразование Хафа, DIDO. Детальных анализ показал, что для зрачков овальной формы достигнута точность 92,3%, для наиболее сложных случаев – звездообраз ных зрачков ‒ 89,7%, подтверждая работоспособность методики.

Заключение. Разработанная методика доказала свою эффективность для надежной сегментации патологически измененных зрачков, с которыми не справляются стандартные подходы. Высокая точность открывает возможности для ее практического применения в двух ключевых областях: в высоконадежных системах биометрической идентификации, где деформации зрачка являются естественным шумом, и в системах поддержки медицинской диагностики для количественной оценки патологий. Перспективным направлением дальнейших исследований является адаптация методологического подхода для сегментации других офтальмологических структур с нерегулярными границами, таких как птеригиум

Цель исследования ‒ исследование возможности применения одноэтапной нейросетевой модели YOLOv8l-seg для автоматической пространственной локализации костных сарком на рентгенограммах.

Методы. Для обучения нейросетевой модели был синтезирован набор данных на основе аннотированных оцифрованных рентгенограмм с подтвержденными костными саркомами и рентгенограмм без патологии. Изображения в наборе данных были предобработаны (стандартизация размера и контрастности) и разделены на обучающую (1003 изображения) и валидационную (204 изображения) выборки. Для решения задачи сегментации экземпляров костных сарком использовалась нейросетевая модель YOLOv8l-seg с предобученными весами на наборе данных COCO. Процесс дообучения был реализован с применением метода глубокого трансферного обучения. Для предотвращения переобучения нейросетевой модели был применен метод ранней остановки, отслеживающий значение валидационной функции потерь.

Результаты. Тестирование нейросетевой модели проводилось на независимой тестовой выборке, состоявшей из 148 оцифрованных рентгенограмм с подтвержденными костными саркомами и рентгенограмм без патологии, которые не были задействованы на этапах обучения и валидации. Проведенная оценка эффективности показала, что в 78,2% случаев модель не только правильно классифицирует опухоль, но и с приемлемой точностью очерчивает ее пространственные границы, а значение метрики AUC ROC, равное 0,951, подтверждает высокую дискриминативную способность модели в различении патологии от нормы. Данный результат, хотя и не является эталонным, подтверждает применимость предложенного подхода для решения задачи локализации и контурирования костных сарком на рентгенограммах.

Заключение. Исходя из результатов проведенного анализа, можно сделать вывод, что в отличие от моделей, предоставляющих лишь вероятностную оценку, основное преимущество предлагаемого решения заключается в сегментации экземпляров костных сарком, которая может быть непосредственно использована врачом-рентгенологом в качестве инструмента поддержки принятия решений

Целью исследований является всесторонний анализ речевого сигнала для выявления его параметров, наиболее информативных для определения психоэмоционального состояния говорящего. Работа направлена на сравнительное изучение и демонстрацию возможностей различных методов обработки сигналов (на основе анализа функции автокорреляции, спектрального, вейвлет-анализа и аттракторного анализа) в контексте извлечения биомаркеров психоэмоциональных состояний.

Методы. В работе применяется комплекс методов частотно-временного и нелинейного анализа речевого сигнала, реализованных в среде Matlab: автокорреляционный анализ – для оценки периодичности сигнала и определения частоты основного тона, параметры которой (среднее значение, дисперсия, характер изменений) служат биомаркерами эмоций; спектральный анализ (спектрограмма) – для визуализации и анализа изменения спектрального состава сигнала во времени, выявления формант и особенностей артикуляции, связанных с эмоциональной окраской; вейвлет-анализ (с использованием вейвлета Морле) – для исследования локализованных во времени особенностей сигнала на разных частотных масштабах, что позволяет анализировать переходные процессы и распределение энергии по частотным диапазонам; аттракторный анализ (анализ динамических систем) – для реконструкции фазового пространства речевого сигнала и исследования его нелинейной динамики через построение и анализ аттракторов (их формы, сложности, фрактальной размерности).

Результаты. Подтверждена эффективность каждого метода в выявлении специфических биомаркеров эмоционального состояния. Показано, что комплексное применение методов обеспечивает более глубокое и полное понимание речевого сигнала, чем каждый метод в отдельности. Установлено, что аттракторный анализ является наиболее перспективным методом для первичного выявления глубинных изменений, связанных с психоэмоциональным состоянием

Заключение. Комбинированный подход позволяет всесторонне оценивать речевую динамику. Особенно выделен потенциал аттракторного анализа как метода, способного выявлять тонкие нелинейные паттерны, что открывает новые возможности в разработке систем автоматического определения психоэмоционального состояния, диагностики нарушений и создания более естественных человеко-машинных интерфейсов

Цель исследования. В настоящее время получили широкое распространение робототехнические системы реабилитации больных с нарушением двигательных функций. При этом основной тенденцией является исключение из процесса оператора экзоскелета и передача функций управления реабилитацией про граммному обеспечению. Однако имеющиеся в настоящее время программно-алгоритмические средства управления экзоскелетом не позволяют в должной мере синхронизировать «намерения движения» пациента с ассистирующими возможностями экузоскелета, что приводит к снижению эффективности реабилитации. Целью исследования является повышение эффективности реабилитации посредством адаптации режимов управления экзоскелетом к психофизиологическому и физическому состоянию пациента.

Методы. Для реабилитации постинсультных больных с нарушенной двигательной активностью нижних конечностей предложена биотехническая система, позволяющая посредством дешифраторов реальных и воображаемых движений, построенных на анализе электроэнцефалографических сигналов и электромиографических сигналов, управлять режимами реабилитации, определяемыми текущим функциональным состоянием пациента. Предложен метод формирования маркера «Намерения движения», основанный на комплексном анализе трех электрофизиологических сигналов, формируемых в качестве реакции на стимул, включенный в биологическую обратную связь, и позволяющий синхронизировать управление экзоскелетом с воображаемыми и реальными сокращениями мышц пациента посредством биотехнических и биологических обратных связей.

Результаты. Проведена оценка эффективности использования персонифицированного метода реабилитации на экспериментальной и контрольной группе. В качестве оценки эффективности реабилитация выбрана шкала баланса Берга. Статистический анализ динамики баллов в экспериментальной и контрольной группах, выполненный по результатам курса реабилитации, показал, что динамики баллов по шкале Берга имеют достаточно высокое статистическое различие при сравнении двух групп исследования.

Заключение. Полученные в результате исследования данные демонстрируют эффективность использования персонифицированной биотехнической системы для восстановления двигательных функций нижних конечностей у пациентов, перенесших ишемический инсульт.

Цель исследования ‒ разработка гибридной модели прогнозирования стоимости акций на Московской бирже, учитывающая специфику русскоязычных новостей и интеграцию сигналов временных рядов с семантическим анализом текстов. Модель направлена на повышение точности предсказаний в условиях высокой волатильности российского финансового рынка и структурных изменений после 2022 года.

Методы. Разработана трёхуровневая модель предсказания стоимости акций. На каждом уровнем предусмотрен выбор инструмента с учётом горизонта прогнозирования. Краткосрочный уровень основан на реализации рекуррентной сети GRU, показывающий высокую эффективность в период низкой волатильности. Среднечастотный уровень использует регрессионную модель с функцией потерь Хьюбера и модифицированные метрики тональности CIS для перевода новостного влияния в денежный эквивалент. Это позволяет совместить краткосрочные и фундаментальные индикаторы, повышает адаптивность модели в периоды высокой волатильности. Редкочастотный уровень объединяет статистическую модель ARIMAX, нейросетевую LSTM, а также индикаторы среднечастотного уровня для оценки долгосрочных тенденций и коррекции ошибок нижних уровней. Интеграция уровней реализована через механизм динамического перераспределения весов и межуровневую коррекцию доверительных коэффициентов.

Результаты. Разработана многоуровневая система для прогнозирования фондового рынка, реализующего гибридную архитектуру, объединяющую анализ временных рядов, фундаментальных показателей и новостного контекста с использованием языка программирования Python. Проведенная симуляция показала устойчивую точность прогнозов: в условиях рыночной турбулентности уровни L2 и L3 демонстрируют среднюю абсолютную ошибку не более 0,5 руб., что существенно ниже показателей технического уровня L1. Динамический механизм перераспределения весов между уровнями обеспечил адаптацию модели к резким изменениям рыночной конъюнктуры.

Заключение. Предложенная модель позволяет учитывать специфику российского рынка и снижает влияние рыночных шоков. Система пригодна для применения в инвестиционной аналитике и автоматизированных торговых решениях, открывая перспективы для дальнейшей адаптации под другие развивающиеся рынки.

Цель исследования ‒ разработка и анализ метода распознавания подагры на ранних стадиях за счёт автоматизированного выявления второго контура на рентгеновских снимках с использованием модифицированного алгоритма Канни и градиентного анализа изображения.

Метод. Предложенный подход сочетает классические методы обработки изображений и современные техники компьютерного зрения. Изображение переводится в оттенки серого, фильтруется по Гауссу, после чего вычисляются горизонтальный и вертикальный градиенты. На их основе определяются модуль и направление общего градиента; нормализация позволяет выделить контрастные участки, а анализ угла градиента позволяет обнаружить характерные для отложений моноурата натрия изменения яркости. Пороговая сегментация, основанная на величине и направлении градиента, используется для классификации зон ‒ субхондральной кости и патологических изменений.

Результаты. Экспериментальные исследования показали, что выделенная зелёная область на распознанном изображении соответствует стабильному градиенту субхондральной кости, тогда как красная область на изображении соответствует хаотичным и резким изменениям, указывающим на кристаллические отложения. Предложенный метод обнаружения подагры в статье продемонстрировал высокую чувствительность даже при слабо выраженных признаках заболевания. Разработана программная модель, обеспечивающая автоматическую обработку и визуализацию результатов диагностики подагры.

Заключение.  Предложенный метод эффективно выявляет вторые контуры, характерные для подагры, и позволяет интерпретировать как интенсивность, так и направление градиентов. Это открывает перспек тивы для ранней диагностики, когда традиционные подходы недостаточно информативны. В дальнейшем планируется автоматизация пороговой настройки и интеграция метода в системы машинного обучения

Целью исследования является анализ существующих вязкоупругих моделей биологических тканей, учитывающих как физическую, так и геометрическую нелинейности процессов деформации при распространении поперечных акустических волн.

Методы. Акустическая эластография представляет собой группу методов, основанных на анализе процессов взаимодействия низкочастотных поперечных акустических волн с биологическими тканями. Физической основой таких методов являются вязкоупругие модели биотканей, учитывающие изменение параметров их деформации при воздействии на них силы с переменной амплитудой и направлением. Учет нелинейности процессов деформации биологических тканей при распространении поперечных акустических волн позволит ввести новую информативную характеристику для анализа процессов их структурных изменений – нелинейный параметр. Одновременный учет линейных и нелинейных свойств биотканей поз волит повысить качество диагностики заболеваний, протекающих в организме человека, в том числе на ранних стадиях. В рамках исследования были проведен анализ двухэлементной вязкоупругой модели биотканей, позволяющих учитывать как физическую нелинейность, так и линейные характеристики. Также рассмотрены модель, позволяющая учитывать геометрическую нелинейность процессов деформации и процессы деформации моделей при изменении параметров воздействующей силы.

Результаты. Предложена вязкоупругая модель биологических тканей, позволяющая учитывать как физическую, так и геометрическую нелинейность. Выведены основные математические выражения, описывающие данную модель. Получены результаты математического моделирования процессов деформации разработанной вязкоупругой модели при изменении воздействующей силы и модели, учитывающей только физическую нелинейность.

Заключение. Предложенная математическая модель позволяет учитывать отклонении процессов деформации биотканей от линейных законов как за счет физической, так и геометрической нелинейности. Применение такой модели позволит повысить точность оценки процессов взаимодействия низкочастотного акустического излучения с биологическими тканями, что может быть использовано для разработки новых высокоточных методов оценки процессов их изменения при протекающих заболеваниях, в том числе на ранних стадиях

Цель исследования. Актуальной задачей цифровой дентальной имплантации является выбор и проектирование конструкции параметризованного имплантата с учетом объема и качества костной ткани в зоне имплантации, плотности и строения кости, планируемой протезной конструкции и других факторов. Цель ис следования – разработка системы поддержки принятия врачебных решений с элементами искусственного интеллекта для выбора и проектирования конструкции параметризованного дентального имплантата.

Методы. В результате анализа особенностей установки имплантата и логики поддержки принятия решений в состав соответствующего программного комплекса были включены компоненты базы знаний и машинного обучения. Реализация базы знаний выполнена в виде компьютерной онтологии и содержит правила, выстроенные в типовой последовательности обработки данных. Технология искусственного интеллекта использована на этапе определения плотности трабекулярной кости и классификации по типу костной ткани путем анализа снимков конусно-лучевой компьютерной томографии пациента с помощью нейронной сети.

Результаты. В эксперименте в качестве исходных изображений были использованы снимки компьютерной томографии нижней челюсти с различным разрешением, размеченные предварительно по группам плотности костной ткани, по 30 снимков в каждой группе (всего 120 случаев). Наилучшие результаты показала модель остаточной нейронной сети ResNet 34. Модель достигла 0,875 точности на валидаци онной выборке и 0,75 точности на тестовой выборке при значении функции потерь около 0,72. Таким образом, можно сделать вывод о положительной возможности применения технологии машинного обучения.

Заключение. Основным научным результатом исследования является обобщение в рамках единого комплекса технологий визуализации технических решений совместно с базой знаний в виде компьютерной онтологии и модуля машинного обучения в соответствии с принципами персонализированной медицины. Предложенный гибридный подход, сочетающий экспертные правила с методами машинного обучения, позволяет объединить достоинства двух парадигм: формализованного клинического опыта и адаптивного выявления скрытых закономерностей

Цель исследования. Статья посвящена оценке влияния геометрических параметров насосов аппарата вспомогательного кровообращения на угол наклона напорно-расходной характеристики. Цель исследования обусловлена необходимостью разработки новых и модернизации известных насосов для аппаратов вспомогательного кровообращения.

Методы. Для оценки влияния геометрических параметров на наклон напорно-расходной характеристики разработан трехфакторный план численного эксперимента, состоящий из 21 насоса, имеющего разные геометрические параметры. Факторами являлись: диаметр втулки d, диаметр периферии D и угол диагональности втулки φ рабочего колеса насоса. Численное моделирование течения крови в насосах выполнялось методом конечных объемов в расчетном пакете OpenFOAM11. Для расчета использован метод SIMPLE, а для учета вращения применена технология MRF.

Результаты. В результате численного эксперимента получены относительные напорно-расходные характеристики каждого из насосов, показывающие влияние диаметров D, d и диагональности φ на наклон напорно-расходной характеристики, которые методом наименьших квадратов аппроксимированы полиномом 3-й степени. Полученные зависимости позволяют определять частоту вращения насоса для любого его режима работы. Из обобщения результатов численного моделирования течения крови в насосах получены трехмерные поверхности, представляющие множество зависимостей наклона напорно расходной характеристики от геометрических параметров проточной части насосов.

Заключение. Установлено, что изменением диаметров втулки и периферии, угла диагональности можно добиться требуемого увеличения наклона напорно-расходной характеристики. Минимальный наклон достигается при средних значениях факторов D, d, φ численного эксперимента, а максимальный – при минимуме и при максимуме значений диаметров. Материалы статьи представляют практическую ценность при проектировании новых и модернизации осевых насосов аппаратов вспомогательного кровообращения

Целью исследования является разработка нечетких моделей прогнозирования неврозов у преподавателей и студентов высшей школы, которые позволят повысить эффективность исследований за счет сокращения объема и исключения повторов традиционных опросников при сохранении высокой точности прогнозирования.

Методы. Исследование включало анализ психолого-педагогических и социологических данных, систематизацию факторов риска (академический и профессиональный стресс, цифровая нагрузка, социально экономические условия). Для построения моделей была выбрана методология синтеза гибридных нечетких решающих правил, разработанная на кафедре биомедицинской инженерии Юго-Западного государственного университета, в соответствии с которой для каждого признака были определены соответствующие функции принадлежности, агрегированные в итоговое решающее правило. Оценка эффективности модели проводилась с использованием мер доверия к результатам классификации и контрольных выборок.

Результаты. В рамках исследования экспертным методом был сформирован комплекс предикторов для решения задачи прогнозирования невротических расстройств у преподавателей и студентов. В состав модели включены как традиционные, так и специфические факторы риска. Дополнительно учтены параметры цифровой гигиены и профессиональной нагрузки. На основе сформированного набора признаков синтезирована математическая модель классификации риска возникновения неврозов, обеспечивающая меру доверия к решающему правилу не хуже 0,92. Полученные результаты подтверждают, что предложенные модели обеспечивают высокое качество прогнозирования неврозов у преподавателей и студентов при существенном снижении нагрузки на респондента.

Заключение. В ходе проведенных исследований модели прогнозирования неврозов у преподавателей высшей школы и студентов, отличающиеся тем, что в них совместно с общепринятыми в медицине факторами риска используются показатели, характеризующие трудовой процесс, уровень информационной нагрузки, обеспечили уверенность в правильном принятии решения не хуже 0,9, что позволяет рекомен довать их для использования в медицинской практике.

Цель исследования заключается в разработке метода многоотведённой биоимпедансной спектроскопии грудной клетки, ориентированного на объективную и доступную оценку функционального состояния дыхательной системы и дифференциальную диагностику патологий лёгких.

Методы. В работе предложен метод регистрации и обработки биоимпедансных характеристик грудной клетки, основанный на использовании восьми контактных электродов и последовательном формировании двадцативосьми уникальных биоимпедансных отведений. Для каждого отведения выполняется многочастотное зондирование тканей переменным током малой амплитуды с последующей регистрацией амплитудно-фазочастотных характеристик, построением графиков Коула и вычислением диагностических дескрипторов. Обработка данных реализована с применением многоуровневого обучаемого классификатора, включающего нейронные сети первого уровня для анализа отдельных отведений, сети второго уровня - для агрегирования информации по топологическим группам, соответствующим анатомическим зонам грудной клетки, и интегрирующую сеть для формирования итоговой оценки функционального состояния дыхательной системы. Разработан аппаратно-программный модуль, обеспечивающий автоматизированное переключение отведений и формирование признакового пространства.

Результаты. Проведена экспериментальная апробация предложенного метода на группе добровольцев и пациентов с различными нарушениями вентиляционной функции лёгких. Показано, что использование многоотведённой схемы измерений и пространственно ориентированной обработки биоимпедансных данных обеспечивает повышение разделимости диагностических групп по сравнению с традиционными схемами биоимпедансных измерений. Разработанный классификатор продемонстрировал устойчивую работу и высокие показатели точности, чувствительности и специфичности, сопоставимые с результатами традиционных инструментальных методов диагностики. Применение собственного модуля коммутации электродных каналов позволило автоматизировать процесс измерений, снизить влияние артефактов и сократить время обследования.

Заключение. Предложенный метод многочастотной многоотведённой биоимпедансной спектроскопии в сочетании с многоуровневой архитектурой классификации может быть использован при создании систем поддержки клинических решений для диагностики социально-значимых заболеваний дыхательной системы, обеспечивая расширение функциональных возможностей и повышение качества классификации.