Н.А. Кочина, Н.Л. Шимановский, С.Д. Валентей

ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ В ПЕРСОНАЛИЗАЦИИ ЗАМЕСТИТЕЛЬНОЙ ГОРМОНАЛЬНОЙ ТЕРАПИИ: СНИЖЕНИЕ КАРДИОВАСКУЛЯРНЫХ И ФАРМАКОЛОГИЧЕСКИХ РИСКОВ

Резюме Постменопаузальный период представляет критическое время для женского здоровья, когда резкое снижение уровня эстрогенов приводит к значительному увеличению риска сердечно-сосудистых заболеваний (ССЗ). В этом контексте рациональная заместительная гормональная терапия (ЗГТ) может увеличить продолжительность жизни и обеспечить высокие кардиопротективные эффекты гормональных препаратов. Искусственный интеллект (ИИ) и машинное обучение (МО) помогают оптимизировать этот подход, предоставляя инструменты для персонализированного, безопасного и эффективного назначения ЗГТ с целью снижения риска развития побочных реакций. В данной статье рассматривается современное применение технологий ИИ для снижения рисков побочных эффектов при полифармакотерапии, в том числе при назначении гормональной терапии у женщин в постменопаузе, а также исследовательские модели для прогнозирования сердечно-сосудистых заболеваний.

Ключевые слова: Множественные лекарственные взаимодействия, полипрагмазия, искусственный интеллект, сердечно-сосудистые заболевания, постменопауза, заместительная гормональная терапия, полифармакотерапия.

N.A.Kochina, N.L. Shimanovskiy, S.D. Valentey

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN PERSONALIZED HORMONE REPLACEMENT THERAPY: REDUCING CARDIOVASCULAR AND PHARMACOLOGICAL RISKS

Summary:  The postmenopausal period is a critical time for women’s health, when a sharp decline in estrogen levels leads to a significant increase in the risk of cardiovascular disease (CVD). In this context, rational hormone replacement therapy (HRT) can extend life expectancy and provide significant cardioprotective effects. Artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) help optimize this approach by providing tools for personalized, safe, and effective HRT prescription to reduce the risk of adverse reactions. This article discusses the current use of AI technologies to reduce the risk of adverse reactions during polypharmaceutical therapy, including hormone therapy in postmenopausal women, and research models for predicting cardiovascular disease.

Keywords: Multiple drug interactions, polypragmasia, artificial intelligence, cardiovascular diseases, postmenopause, hormone replacement therapy, polypharmacy

DOI: 10.34219/2306-3645-2026-15-2-36-44