Должность

Врач-терапевт, врач-кардиолог, врач функциональной диагностики

Стаж работы

14 лет

Направления работы

• Кардиология
• Терапия
• Функциональная диагностика
• Data Science

Сертификаты по направлениям

• «Кардиология»
• «Терапия»
• «Функциональная диагностика»
• «Data Science»

Основное образование

• Санкт-Петербургский государственный университет, медицинский факультет, «Лечебное дело», 2012
• Санкт-Петербургский государственный университет, медицинский факультет, интернатура («Терапия»), 2013
• Санкт-Петербургский государственный университет, медицинский факультет, клиническая ординатура «Кардиология»), 2015

Дополнительное образование

• Санкт-Петербургский государственный медицинский университет им. И.П. Павлова, профессиональная переподготовка («Функциональная диагностика»), 2015
• Санкт-Петербургский государственный университет, медицинский факультет, аспирантура («Кардиология»), 2018
• SkillFactory, специализация Data Science, 2020

Членство и должность в профессиональных сообществах

• Член Европейского общества кардиологов
• Член Российского кардиологического общества

Научные статьи, публикации, монографии

• Абдуалимов Т.П., Обрезан А.Г. Выявление поражения коронарных артерийпри помощи алгоритмов глубокого обучения // Кардиология: новости,мнения, обучение. 2021. Т. 9, № 2. С. 9-13. DOI: https://doi.org/10.33029/2309-1908-2021-9-2-9-13
• Абдуалимов, Т.П., & Обрезан, А.Г. (2021). Prediction of the fact and degree ofcoronary artery disease using the processing of clinical and instrumental data byartificial intelligence. Вестник Санкт-Петербургского университета. Медицина,16(3), 153–158. https://doi.org/10.21638/spbu11.2021.302
• Абдуалимов Т.П., Обрезан А.Г. Возможности искусственного интеллекта в прогнозировании поражения коронарных артерий // Кардиология: новости, мнения, обучение. 2022. Т. 10, № 1. С. 34-39. https://doi.org/10.33029/2309-1908-2022-10-1-34-39

Авторские методики

Выполнение неинвазивной прогнозируемой AI-коронарографии (coronarography.ai): предложен новый подход в выявлении коронарной болезни сердца, с помощью нейросетевого анализа создана модель диагностики ишемической болезни сердца, выявляющая преходящую ишемию миокарда, патологию магистральных коронарных артерий. Патент № 202166432