Search

В статье рассматривается возможность мониторинга восстановления после перенесенных респираторных заболеваний методами масс-спектрометрии. В исследовании приняли участие две группы испытуемых: 18 человек, переболевших респираторной вирусной инфекцией, и 31 здоровый доброволец в хорошей физической форме. В исследовании использовалась неинвазивная масс-спектрометрическая методика контроля газового состава выдыхаемого воздуха. Результаты эксперимента показывают эффективность методики: выявленные различия в масс-спектрах здоровых людей и испытуемых, перенесших респираторную вирусную инфекцию, позволяют использовать методику для поиска маркеров патологий., This article considers the possibility of monitoring recovery after respiratory diseases by mass spectrometric methods. Two groups of test subjects took part in the study: 18 individuals who had had a respiratory viral infection and 31 healthy volunteers in good physical condition. A noninvasive mass spectrometric method of controlling the gas composition of exhaled air was used in the study. The results of the experiment demonstrate the effectiveness of the technique: the differences detected in the mass spectra of healthy people and subjects who had a respiratory viral infection allow the technique to be used to search for pathology markers.

The intelligent sensor system conducts a qualitative and highly accurate medical ranking of breast milk and dairy products based on a personalized approach. It can make the decision-making procedure for medical workers as objective as possible and ensure the implementation of high-quality, effective and safe hardware solutions in the field of artificial intelligence and personalized medicine into medical practice., Интеллектуальная сенсорная система проводит качественное и высокоточное медицинское ранжирование грудного молока и молочных продуктов на основе персонализированного подхода. Она способна сделать процедуру принятия решений медицинскими работниками максимально объективной и обеспечить внедрение в медицинскую практику качественных, эффективных и безопасных аппаратных решений в области искусственного интеллекта и персонализированной медицины.

The necessity of monitoring the oxygen status of human tissues to detect various diseases at different stages is substantiated. A noninvasive intelligent blood filling control complex for lower limb ischemia using a multisensory system based on optical sensors and machine learning methods is presented. The results are presented, indicating the possibility of automated detection of deviations from the norm of the parameters of blood filling of the extremities., Обоснована необходимость контроля кислородного статуса тканей человека для выявления различных заболеваний на различной стадии. Представлен неинвазивный интеллектуальный комплекс контроля кровенаполнения при ишемии нижних конечностей с использованием мультисенсорной системы на основе оптических датчиков и методов машинного обучения. Представлены результаты, свидетельствующие о возможности автоматизированного выявления отклонений от нормы параметров кровенаполнения конечностей.