Магистрант МФТИ разработала ИИ‑модель для подбора терапии при детской гипертонии
Магистрант МФТИ Анастасия Адамсон разработала модель машинного обучения для помощи в лечении детей с повышенным кровяным давлением. Система прогнозирует эффективность антигипертензивной терапии для конкретного пациента и подсказывает, какой препарат с наибольшей вероятностью подойдет ребенку. В расчете используются 154 клинико-инструментальных признака.
Проблема детской артериальной гипертензии становится все заметнее. В России с 2020 года число таких пациентов увеличилось на 17%. Похожую динамику показывает и метаанализ, опубликованный в журнале The Lancet Child & Adolescent Health в ноябре 2025 года. По его данным, с 2000 по 2020 год распространенность среди мальчиков выросла с 3,4% до 6,53%, среди девочек, с 3,02% до 5,82%.
Анастасия Адамсон объясняет, что одна из главных сложностей педиатрии связана с большим числом вариантов нормы. У взрослых все проще: давление выше 140/90 мм рт. ст. считается повышенным, у детей же только для систолического давления существует 238 вариантов нормы, которые зависят от возраста, роста и пола.
Ключевые факты
Магистрант МФТИ Анастасия Адамсон разработала модель машинного обучения, которая прогнозирует эффективность антигипертензивной терапии для конкретного ребёнка.
Модель учитывает 154 клинико-инструментальных признака и помогает предсказать, какой препарат с наибольшей вероятностью подойдёт пациенту.
С 2020 года число детей с артериальной гипертензией в России увеличилось на 17%.
По метаанализу в The Lancet Child & Adolescent Health (ноябрь 2025), распространённость детской гипертонии с 2000 по 2020 год выросла: у мальчиков с 3,4% до 6,53%, у девочек с 3,02% до 5,82%.