Информация
Академия
Наука
Обучение
Воспитание
Спортивная
Бессмертный
Аккредитационно-
Подготовка
Дополнительное
АбитуриентуАвторы:
Давыдов Александр Сергеевич,
Давыдов Сергей Олегович,
Фефелова Елена Викторовна,
Смоляков Юрий Николаевич,
Цыбиков Намжил Нанзатович
Номер регистрации (свидетельства): 2026665293
Дата регистрации: 22.05.2026
Номер и дата поступления заявки: 2026664957 07.05.2026
Реферат:
Программа предназначена для автоматизированной оценки риска развития делириозного синдрома у пациентов на основе комплекса лабораторных показателей. Область применения: медицина, интенсивная терапия. Функциональные возможности включают предоставление графического интерфейса для ввода значений 10 панелей нейромаркеров (нейродеструкции: NSE, MBP, GFAP; нейропластичности: BDNF, CNTF) и специфических аутоантител к ним, полученных из сыворотки крови и слюны пациента. Алгоритм обеспечивает автоматическую валидацию введенных данных с учетом размерностей (нг/мл, пг/мл). Ключевым компонентом является направленный векторный расчет интегрального индекса риска , который дифференцированно учитывает патологические количественные сдвиги и благоприятные компенсаторные изменения при сопоставлении с референтными средними значениями контрольной группы здоровых лиц.
Тип ЭВМ: IBM PC-совмест. ПК;
ОС: Windows 7/8/10/11, Linux, macOS.
Язык программирования: Python
Объем программы для ЭВМ: 8251 Байт
Cайт ФГБОУ ВО ЧГМА Минздрава России использует файлы «cookie» - небольшие текстовые файлы, размещаемые на вашем компьютере, а также сервис веб-аналитики Яндекс.Метрика, использующий технологию «cookie», с целью анализа пользовательской активности и обеспечения удобного персонализированного доступа к размещаемой на сайте информации.
Собранная при помощи «cookie» информация не используется для идентификации конечного пользователя, при этом направлена на улучшение работы сайта.
Оставаясь на сайте вы подтверждает свое ознакомление и предоставляет согласие на использование файлов «cookie» и сервиса веб-аналитики Яндекс.Метрика, обработку своих персональных данных, в том числе IP-адрес компьютера, дата и время посещения, тип браузера, тип операционной системы, тип и модель мобильного устройства.
