Candidate of Technical Sciences, Senior Lecturer at the Department of Mathematical Modeling and Artificial Intelligence of RUDN University; Researcher of Federal Research Center “Computer Science and Control” of the Russian Academy of Sciences
Researcher
Senior developer
Chronic non-communicable diseases account for more than 70% of global mortality statistics. The main share is made up of diseases of the cardiovascular system. Adequate preventive measures-impact on controllable and conditionally controllable risk factors-can reduce the contribution of these diseases to the structure of mortality. A significant effect can be achieved with an adequately selected level of physical activity, but doctors do not always recommend specific actions to patients. This article describes a prototype of a cognitive assistant for constructing personalized plans for therapeutic physical exercises for relatively healthy people and people suffering from cardiovascular diseases. The developed system consists of two main components: a cardiovascular risk assessment module and an exercise planning module. The risk assessment module consists of a knowledge base and an argumentative reasoning algorithm. Its task is to identify risk factors and levels, which is dual in nature: in the case of monitoring a relatively healthy user, the risk of developing cardiovascular disease is assessed, while in the case of interaction of the system with a user with cardiovascular disease, the risk of complications of a chronic form is assessed-development of a cardiovascular event. The exercise planning module includes an exercise database and a scheduler algorithm. The planning algorithm selects optimal therapeutic physical exercises according to optimal criteria, in order to form a plan that will not harm the patient and will increase his physical performance. The developed mechanism allows you to create training scenarios for users with any level of initial training, taking into account the available sports equipment, the preferred location for training (home, street, gym) and at any level of the cardiovascular continuum.
Хронические неинфекционные заболевания составляют более 70% в статистике общемировой смертности. Основную долю составляют заболевания сердечно-сосудистой системы. Снизить вклад данных заболеваний в структуру смертности могут адекватные меры профилактики - воздействие на управляемые и условно управляемые факторы риска. Значительного эффекта можно добиться с помощью адекватно подобранного уровня физической активности, однако врачи не всегда рекомендуют пациентам конкретные действия. В настоящей статье описан прототип когнитивного ассистента построения персонифицированных планов лечебных физических упражнений для условно здоровых людей и лиц, страдающих сердечно-сосудистыми заболеваниями. Разработанная система состоит из двух основных компонентов: модуль оценки рисков сердечно-сосудистых заболеваний и модуль планирования упражнений. Модуль оценки рисков состоит из базы знаний и алгоритма аргументационных рассуждений. Его задача - выявление факторов и уровней риска, которое носит двойственный характер: в случае мониторинга условно здорового пользователя происходит оценка риска развития сердечно-сосудистого заболевания, в то время как в случае взаимодействия системы с пользователем с сердечно-сосудистым заболеванием, оценивается риск осложнения хронической формы - развитие сердечно-сосудистого события. Модуль планирования упражнений включает базу данных упражнений и алгоритм-планировщик. Алгоритм планирования осуществляет подбор оптимальных лечебных физических упражнений по оптимальным критериям, с целью формирования такого плана, который не навредит пациенту и увеличит его физические показатели. Разработанный механизм позволяет составлять сценарии тренировок для пользователей с любым уровнем исходной подготовки, с учётом имеющегося спортивного инвентаря, предпочитаемой локации для выполнения тренировок (дом, улица, зал) и на любом уровне сердечно-сосудистого континуума.