МЕДИЦИНАЛЫҚ КЕСКІНДІ ТАЛДАУ НЕГІЗІНДЕ АВТОМАТТАНДЫРЫЛҒАН ДИАГНОСТИКАЛЫҚ ЖҮЙЕНІ ӘЗІРЛЕУ

Берсінбек Нугманов, Қуаныш Мүсілімов, Айнур Орманбекова, Нұржан Жұмахан

2026

Data confidence 70 medium

How this score is calculated

It is built from checkable properties of the record itself: whether the article has a DOI, how many independent sources confirmed its data, whether the required fields are filled in, and how recent the latest confirmation is. Disagreement between sources and a missing identifier lower it. A value of 80 or above means the record was published without further checking; 60 to 79 means it is published at reduced confidence, with a manual check advisable. A record verified by an editor by hand is never pushed below 90 by a recalculation. This scores our data about the article, not the article itself.

Abstract

Бұл жұмыста медициналық кескіндерді талдау негізінде автоматтандырылған диагностикалық жүйені әзірлеу мәселесі қарастырылған. Ұсынылған HeartAI мобильді қосымшасы Flutter фреймворкі мен Dart бағдарламалау тілі негізінде Android платформасына арналып жасалған. Жүйеде ЭКГ медициналық кескіндерін талдау үшін Google Gemini AI API мультимодальды үлгісі пайдаланылады. Пайдаланушы камера немесе галерея арқылы ЭКГ кескінін жүктейді, жасанды интеллект оны бірнеше секунд ішінде талдап, диагностикалық қорытынды қалыптастырады. Функционалдық тестілеу нәтижелері жүйенің барлық негізгі модульдерінің тұрақты жұмыс істейтінін және ЭКГ кескіндерін автоматты интерпретациялау мүмкіндігін растады. Орташа диагностикалық цикл 6,8 секундты құрайды.