УДК 51-76 РАЗРАБОТКА НЕЙРОСЕТЕВОЙ МЕТОДИКИ РАННЕГО ДИАГНОСТИРОВАНИЯ ИШЕМИЧЕСКОЙ БОЛЕЗНИ СЕРДЦА И КОРОНАРНОГО АТЕРОСКЛЕРОЗА А. Г. Сбоев1 , С. <...> Широкое распространение коронарного атеросклероза и ишемической болезни сердца является одной из основных причин смертности в развитых странах мира. <...> Поэтому разработка доступного достоверного метода диагностирования этих заболеваний по результатам общих (не спецализированных) медицинских анализов имеет большую медицинскую значимость. <...> В работе проводилось выделение из общих анализов диагностирующего набора параметров для выявления заболеваний сердца и конструировалась сеть с максимальными диагностическими свойствами. <...> Результаты работы на данном этапе позволяют повысить точность выявления заболеваний до 85 % при использовании метода генетической оптимизации для нейронных сетей с топологией двухслойного персептрона. <...> Ключевые слова: нейронные сети, искусственный интеллект, раннее выявление, прогнозирование, ишемическая болезнь сердца, коронарный атеросклероз. <...> In this work we researched suffi cient parameter set from common medical tests for diagnosing heart diseases and created artifi cal neural network with best diagnosing fi tness ( = = suitability). <...> At the current stage of this work we can achieve diagnosing accuracy up to 85 % using genetic optimization methods for artifi cal neural networks with two-layer perceptron topology. <...> Keywords: neural networks, artifi cial intellect, early revealing, forecasting, ischemic illness of heart, coronary atherosclerosis. <...> ВВЕДЕНИЕ Высокая распространенность ишемической болезни сердца (ИБС) в результате коронарного атеросклероза, является серьезной проблемой, так как эта патология является одной из ведущих причин заболеваемости и смертности населения в развитых странах мира. <...> Поэтому разработка методов ранней диагностики ИБС представляет собой весьма актуальное направление научно-практических исследований. <...> Как правило, в работах, в которых ставится такая цель, за основу берут данные клинико-лабораторных и инструментальных методов диагностики, таких как определение артериального давления (АД), уровня липидов и глюкозы <...>