Abstract: Цель. Разработка тестового алгоритма для бесконтактного определения уровня артериального давления (АД) по данным видео- плетизмографии (ВПГ) кожи лица, полученными с помощью веб-камеры. Материал и методы. С помощью запатентованного специали- зированного программного обеспечения автоматизации сбора первичных исследовательских данных "Vpgmetrics" сформирован "Датасет" на 1900 испытуемых, который включает данные ВПГ, АД и сведения о наличии хронических неинфекционных заболеваний. Результаты. Разработан набор прикладных инструментов, нейронная сеть собственной архитектуры. Первые результаты обучения нейронной сети на основе искусственного интеллекта показали среднюю абсолютную ошибку определения систолического АД/диа- столического АД — 12,71/7,08 мм рт.ст. и среднюю относительную ошибку для систолического АД/диастолического АД — 10,65/9,47%. Заключение. Показатели прототипа модели при тестовом обучении искусственного интеллекта продемонстрировали точность оценки уровня АД, которая соответствует целевым ориентирам для прототипа. Определены основные направления для улучшения разрабатываемого алгоритма определения АД по данным ВПГ кожи лица, полученными стандартной веб-камерой.

Cite: Королев А.И. , Федорович А.А. , Ососков В.С. , Челышев Э.А. , Зейнапур А.А. , Драпкина О.М.
Возможности применения искусственного интеллекта для бесконтактного определения уровня артериального давления по данным плетизмографии кожи лица, полученными с помощью веб-камеры
Кардиоваскулярная терапия и профилактика. 2026. Т.25. №3. С.6-11. DOI: 10.15829/1728-8800-2026-4827 OpenAlex

Dates:

Submitted:	Mar 2, 2026
Accepted:	Mar 19, 2026

Identifiers:

OpenAlex:

W7160197695

Citing: Пока нет цитирований

Altmetrics: