DEVELOPMENT OF NEURAL NETWORK ALGORITHMS FOR ASSESSING THE CARDIOVASCULAR SYSTEM STATE OF STUDENTS IN PLANNING PHYSICAL EDUCATION CLASSES

Cover Page

Cite item

Full Text

Abstract

The purpose of the study is to conduct a theoretical analysis of the problem of artificial intelligence (AI) development and to develop an algorithm for accounting for the state of the cardiovascular system in the planning of physical culture and sports activities.
Research methods and organization. The study was conducted in 2025 at the Plekhanov Russian University of Economics (Moscow) as part of a research application to the Russian Science Foundation. A theoretical analysis of the issue was carried out, including a forecast of the development of the international AI market up to 2030.
Research results and conclusions. The developed algorithm is a preliminary stage of the planned scientific research in collaboration with the Russian Science Foundation (RSF). The data collected on the cardiovascular system will be analyzed by AI through an advanced cluster correlation analysis. The program, based on a specific algorithm, will be able to identify and analyze data obtained from various regions of the Russian Federation, in higher educational institutions of different profiles. The algorithm of the program will examine the state of the cardiovascular system comprehensively, creating conditions for data acquisition and exchange for joint scientific research and publications. This will serve as a data processing tool utilizing AI, seeking further recommendations for physical culture and sports engagement, which will facilitate the enhancement of cluster and correlation analysis of the functional state of the cardiovascular system among the student youth, and will establish conditions for data collection, analysis, processing, and exchange, as well as their interpretation.

About the authors

Tat'yana Nikolaevna Shutova

Plekhanov Russian University of Economics

Email: SHutova.TN@rea.ru
Department of Physical Education, docent, candidate of pedagogical sciences

Sergey Mikhaylovich Nosov

Russian Economic University after G.V. Plekhanov

Ilya Dmitrievich Shutov

Russian Economic University after G.V. Plekhanov

Alexey Tarasovich Andrushevsky

Russian Economic University after G.V. Plekhanov

References

  1. Нопин С. В., Корягина Ю. В. Искусственный интеллект и информационные системы в спорте (анализ инновационных исследований зарубежных лабораторий за 2010-2016 гг.) // Ученые записки университета им. П.Ф. Лесгафта. 2016. № 9 (139). С. 118–123. EDN: WTFNLT.
  2. Усманова Д. И. Использование искусственного интеллекта в управлении физической культуры и спорта. doi: 10.55439/GED/vol1_iss11-12/a425 // Проблемы современной экономики. 2022. № 1 (81). С. 190–193. EDN: NKGFKY.
  3. Global artificial intelligence in sports market size, share & industry trends analysis report by component, by game type, by application, by deployment model, by technology. By regional outlook and forecast 2021–2027 // Research And Markets. URL: https://www.researchandmarkets.com/reports/ (дата обращения: 04.01.2025).
  4. Касиси Д. Применение искусственного интеллекта в спорте // IN SITU. 2023. № 5. С. 30–33. EDN: CHZPXZ.
  5. Этика в количественных исследованиях спортивного менеджмента: влияние искусственного интеллекта / Трейл Г., Ким А., Банг Х, Браунштейн-Минков Д. doi: 10.1108/IJSMS-05-2024-0111 // Международный журнал спортивного маркетинга и спонсорства. 2024. № 25. С. 1147–1162. URL: https://www.researchgate.net/publication/382488192_Ethics_in_quantitative_sport_management_research_the_i mpact_of_AI (дата обращения: 20.01.2025).
  6. Рахат К., Караят М. Искусственный интеллект для общественного здравоохранения и управления здоровьем населения. 2024. doi: 10.4018/979-8-3693-5468-1.ch003 // Analyzing Explainable AI in Healthcare and the Pharmaceutical Industry. P. 32–57. URL: https://www.researchgate.net/publication/381209141_AI_for_Public_Health_and_Population_Health_Management (дата обращения: 20.01.2025).
  7. Baig M. The Future of AI in Higher Education: Opportunities & Challenges Ahead. doi: 10.31224/3903 // AI and Higher Education. 2024. № 9.
  8. Balasubramanian T. The Future of Education: Integrating AI in the Classroom. 249 p. ISBN 978-93-341-3984-6. URL: https://www.researchgate.net/publication/384771372_The_Future_of_Education_Integrating_AI_in_the_Classroom (дата обращения: 04.01.2025).

Supplementary files

Supplementary Files
Action
1. JATS XML
Download

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».