«CORINTEL.TECH»: искусственный интеллект для аннотации электрокардиограммы | The journal of telemedicine and eHealth

Previous Next

Number №2, 2025

Digital technologies in remote monitoring of childbirth with a Clinical decision support system (CDSS)

Number №1, 2025

Digital technologies for health promotion and disease prevention in older adults

Number №4, 2024

Computer reconstruction of the interaction of genes associated with Angelman syndrome

Number №3, 2024

Telemedicine today: trends in the use of telemedicine consultations based on regional experience

Number №2, 2024

Mobile apps for psychological well-being: user attitudes and definition of requirements

Number №1, 2024

Diagnosis in the era of digital medicine

Number №4, 2023

Artificial intelligence in Russian healthcare: collecting and preparing data for machine learning

Number №3, 2023

China as a supplier of medical equipment in the Russian Federation. Options for cooperation and features of working with Chinese suppliers

Number №2, 2023

Experience in teaching telemedicine in the system of higher professional education The attitude of medical workers to telemedicine technologies

Number №4, 2022

Physician burnout: the hidden healthcare crisis. Results of an online survey of doctors

Number №3, 2022

Interaction of clinical and diagnostic medicine. Results of an online survey of doctors

Number №2, 2022

Mobile applications for mental health self-management: a review of customers’ opinions Ultrasound robots: ready-to-use solutions and perspective directions

Number №1, 2022

Digital transformation of the pathological service as a way to improve the quality of medical care

Number №4, 2021

Clinical guidelines of the Ministry of Health of the Russian Federation: are doctors ready to follow them? Results of an online survey of doctors.

Number №3, 2021

Виртуальная реальность (VR) в клинической медицине: международный и российский опыт

Number №2, 2021

Дистанционные консультации пациентов: что изменилось за 20 лет?

Number №1, 2021

Experience of participation in the blood pressure telemonitoring pilot project of the Ministry of Healthcare

Number №4, 2020

Автоматизация процесса выявления у беременных заболевания COVID-19

Number №3, 2020

Remote cognitive behavioral therapy for stress disorder associated with the COVID-19 pandemic

Number №2, 2020

Distance education at a medical school during the COVID-19 pandemic: the first experience through the eyes of students

Number №1-2, 2018

Ответственность при использовании телемедицины: врач или юрист
Скрининг меланомы: искусственный интеллект, mHealth и теледерматология

Number №3, 2018 год

II Всероссийский форум по телемедицине, цифровизации здравоохранения и медицинскому маркетингу «ТЕЛЕМЕДФОРУМ 2019»
Эффективность телемедицинских консультаций «пациент-врач»
Телереабилитация: рандомизированное исследование исходов

Number №1-2, 2019

Роль искусственного интеллекта в медицине
Информационная система поддержки принятия врачебных решений

Number №1, 2020

Technologies for continuous monitoring of blood pressure: prospects for practical application
Telemedicine technologies in the Chinese army

Number №2, 2017

Primary telemedicine consultation "patient-doctor": first systematization of methodology

Number №1, 2017

1. A systematic review of using Internet messengers in telemedicine
2. Telemedicine and social networks in the fight against drug addiction

Number №1, 2016

1. The Experience of the Telehealth Network of Minas Gerais, Brazil
2. The Remote Monitoring of Patients with Congestive Heart Failure:The Organizational
Impact..

Number №1, 2015

Teleassessment for diagnosis and treatment in urology
Efficiency of telemedicine at the northern regions Russian Federation A.L. Tsaregorodtsev

«CORINTEL.TECH»: искусственный интеллект для аннотации электрокардиограммы DOI: 10.29188/2712-9217-2025-11-2-14-18

For citation: Антипова А.А., Долматова С.А., Волкова Д.А., Хациев Р.Т., Ярошенко А.В., Андриков Д.А. «CORINTEL.TECH»: искусственный интеллект для аннотации электрокардиограммы. Российский журнал телемедицины и электронного здравоохранения 2025;11(2):14-18; https://doi.org/10.29188/2712-9217-2025-11-2-14-18

Антипова А.А., Долматова С.А., Волкова Д.А., Хациев Р.Т., Ярошенко А.В., Андриков Д.А.

Антипова А.А. – студентка 5 курса факультета Медицинская биохимия, студентка Цифровой кафедры 2024-2025, руководитель проекта CORINTEL.TECH ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет); Москва, Россия
Долматова С.А. – студентка факультета Лечебное дело, студентка Цифровой кафедры 2024-2025, ФГБОУ ВО ДонГМУ Минздрава России; Донецк, ДНР
Волкова Д.А. – слушатель факультета гражданских медицинских (фармацевтических) специалистов, студентка Цифровой кафедры 2024-2025, ФГБВОУ ВО «Военно-медицинская академия имени С.М. Кирова»; Санкт-Петербург, Россия
Хациев Р.Т. – студент направления «Прикладная математика и информатика», факультет Инженерной академии, Российский университет дружбы народов имени Патриса Лумумбы; Москва, Россия
Ярошенко А.В. – аспирант инженерной академии РУДН, бакалавриат и магистратура МФТИ, Сотрудник ООО «КАРДИОТЕХ»; Москва, Россия
Андриков Д.А. – к.т.н., инженер, научный руководитель проекта CORINTEL.TECH, доцент кафедры информационных технологий и обработки медицинских данных ФГАОУ ВО Первый МГМУ им. И.М. Сеченова Минздрава России (Сеченовский Университет); Москва, Россия

Проект «CORINTEL.TECH» представляет собой программное обеспечение на основе искусственного интеллекта (ИИ) для анализа и аннотации электрокардиограмм (ЭКГ) в 12 отведениях.

Цель проекта – повысить скорость и точность диагностики, оптимизировать ресурсы здравоохранения и предоставить образовательный инструмент для медицинских специалистов.

Разработка направлена на решение приоритетной задачи «Борьбы с сердечно-сосудистыми заболеваниями» в рамках Национального проекта «Здравоохранение».

Система использует гибридный подход, сочетающий сверточную нейронную сеть (CNN) с механизмом внимания для извлечения диагностических признаков и большую языковую модель (LLM) для генерации развернутого текстового заключения.