ТОМСК, 29
авг – РИА Томск. Ученые Томского государственного университета (ТГУ)
разрабатывают цифровую платформу для хранения и автоматического
интеллектуального анализа медицинских данных, сообщила в четверг пресс-служба
вуза.
"Айтишники
вуза используют технологии машинного обучения для распознавания образов и
текстов, методы прогнозной аналитики, обучение нейронной сети и другие
инструменты. С их помощью команда Института прикладной математики и
компьютерных наук (ИПМКН) ТГУ создает IT-платформу для обработки биомедицинских
данных, которая одновременно будет служить помощником врачам-клиницистам",
– говорится в сообщении.
Добавляется,
что платформа будет выполнять несколько функций, в частности аккумуляцию и
хранение больших объемов данных с возможностью интеллектуального анализа
документации разного характера, таких как электрокардиограмма, магниторезонансная
томография, компьютерная томография, иммуносигнатуры.
© из аккаунта BSc Software Engineering at Tomsk State University в Facebook
По словам
научного руководителя команды ТГУ Александра Замятина, работа над подобными
инструментами в России и мире уже ведется, есть результаты, но пока они
фрагментарные.
"Один
из сдерживающих факторов, по словам Александра Замятина, – отсутствие
тренировочных наборов для машинного обучения. Для каждого заболевания
необходимо разложить медицинские данные на норму, патологию и группы риска. Эти
вопросы и должна решать разрабатываемая платформа, объединяющая компетенции
аналитиков данных, программистов и медицинских экспертов", – добавляет
пресс-служба.
Итоговым
результатом проекта станет комплекс цифровых решений, которые будут
способствовать улучшению качества диагностики, в том числе выявлению
заболеваний на ранней стадии. Пользовательский интерфейс для использования
разработанных инструментов анализа медицинских данных позволит применять их без
глубоких знаний в области IT.
Также
сообщается, что проект вышел в финал конкурса цифровых решений, организованного
Агентством стратегических инициатив (АСИ). Всероссийский конкурс направлен на
решение социально-экономических задач регионов за счет создания и внедрения
решений и продуктов, основанных на работе с данными. Его участниками стали
более 1000 data-аналитиков из 62 регионов России.