Лучшие друзья девушек - это серьги из эритроцитов 🎶
Это была невероятная Аналитическая конференция!
Мы благодарны лекторам, всем участникам за искренний интерес, вопросы и созданную неповторимую атмосферу профессионального сообщества. А также благодарны безмерно команде организаторов!
Отдельный респект Ростову-на-Дону за гостеприимство! 🤝
Следите за новостями, ведь впереди - ещё больше интересных событий! Фотоотчёт и материалы с конференции готовят для вас команда «Аналитики».
Мы благодарны лекторам, всем участникам за искренний интерес, вопросы и созданную неповторимую атмосферу профессионального сообщества. А также благодарны безмерно команде организаторов!
Отдельный респект Ростову-на-Дону за гостеприимство! 🤝
Следите за новостями, ведь впереди - ещё больше интересных событий! Фотоотчёт и материалы с конференции готовят для вас команда «Аналитики».
❤14👍7
Коллеги, представляем вниманию нашу работу по машинному обучению в лабораторной диагностике репродуктивной системы 🤝
Коллеги, приветствуем!
Хотим поделиться нашим новым исследованием, которое находится на стыке лабораторной диагностики и искусственного интеллекта.
В чем суть?
Мы попытались предсказать дефицит общего тестостерона у мужчин (<12 нмоль/л) не по узкоспециализированным тестам, а по рутинным данным диспансеризации: ОАК, СОЭ, холестерин, глюкоза и возраст.
Что получилось?
Наша модель, построенная с помощью AutoML, показала точность (AUC ROC) 0,65 (или 65 %). Это неплохой старт, но недостаточно для клинического применения. Стало ясно, что для точного прогноза рутинных данных маловато. Ключ к успеху, мы уверены, - в добавлении таких параметров, как ИМТ и других стандартных биохимических маркеров, которые проходят через лаборатории каждый день.
Лаборатория - это не просто «сервисный центр» по выдаче результатов. Это кладезь данных для настоящих научных открытий. Именно вы, зная всю палитру показателей и их взаимосвязей, можете стать движущей силой в создании по-настоящему точных диагностических и прогностических моделей.
Будем рады вопросам и сотрудничеству 🤝
Хотим поделиться нашим новым исследованием, которое находится на стыке лабораторной диагностики и искусственного интеллекта.
В чем суть?
Мы попытались предсказать дефицит общего тестостерона у мужчин (<12 нмоль/л) не по узкоспециализированным тестам, а по рутинным данным диспансеризации: ОАК, СОЭ, холестерин, глюкоза и возраст.
Что получилось?
Наша модель, построенная с помощью AutoML, показала точность (AUC ROC) 0,65 (или 65 %). Это неплохой старт, но недостаточно для клинического применения. Стало ясно, что для точного прогноза рутинных данных маловато. Ключ к успеху, мы уверены, - в добавлении таких параметров, как ИМТ и других стандартных биохимических маркеров, которые проходят через лаборатории каждый день.
Лаборатория - это не просто «сервисный центр» по выдаче результатов. Это кладезь данных для настоящих научных открытий. Именно вы, зная всю палитру показателей и их взаимосвязей, можете стать движущей силой в создании по-настоящему точных диагностических и прогностических моделей.
Будем рады вопросам и сотрудничеству 🤝
👍16🔥12
Forwarded from АНАЛИТИКА | IVD продукция
Финальная конференция этого года! Мы едем в Астрахань. 🚛
Аналитическая конференция для специалистов КДЛ, врачей-клиницистов и организаторов здравоохранения пройдет:
📅 13 ноября | Астрахань
📍 Гостиница «Астраханская», ул. Ульяновых 6/10
☕️ Сбор участников и приветственный кофе — с 08:45
🎙 В программе ведущие эксперты лабораторной медицины России:
👩⚕️ Татьяна Долгих, д.м.н., профессор, секретарь Профильной комиссии Минздрава РФ
📚 Темы:
— «Нормативно-правовое обеспечение диагностического процесса. Что надо знать?»
— «Потенциал современной лаборатории для диагностики инфекционных заболеваний»
👩⚕️ Алла Шабалина, д.м.н., ФГБНУ «НЦ неврологии» (Москва, онлайн)
🧬 «Актуальные вопросы диагностики аутоиммунных заболеваний в неврологии»
👨⚕️Александр Новиков, д.б.н., МКНЦ им. А.С. Логинова, доцент РНИМУ им. Н.И. Пирогова
🧫 «Диагностика актуальных аутоиммунных патологий:
от “хорошей лабораторной практики” — к верному диагнозу»
🧑⚕ Светлана Фомичева, к.м.н., медицинский советник ЗАО «АНАЛИТИКА»
🌍 «Мультисистемные нарушения в эпоху постковида — возможности и перспективы лабораторной диагностики»
💻 Регистрация и программа доступны на сайте.
🎉 До встречи на конференции в Астрахани!
____
#ЗАОАНАЛИТИКА #конференция #Астрахань #КДЛ #лабораторнаямедицина #LabLife
Аналитическая конференция для специалистов КДЛ, врачей-клиницистов и организаторов здравоохранения пройдет:
📅 13 ноября | Астрахань
📍 Гостиница «Астраханская», ул. Ульяновых 6/10
☕️ Сбор участников и приветственный кофе — с 08:45
🎙 В программе ведущие эксперты лабораторной медицины России:
👩⚕️ Татьяна Долгих, д.м.н., профессор, секретарь Профильной комиссии Минздрава РФ
📚 Темы:
— «Нормативно-правовое обеспечение диагностического процесса. Что надо знать?»
— «Потенциал современной лаборатории для диагностики инфекционных заболеваний»
👩⚕️ Алла Шабалина, д.м.н., ФГБНУ «НЦ неврологии» (Москва, онлайн)
🧬 «Актуальные вопросы диагностики аутоиммунных заболеваний в неврологии»
👨⚕️Александр Новиков, д.б.н., МКНЦ им. А.С. Логинова, доцент РНИМУ им. Н.И. Пирогова
🧫 «Диагностика актуальных аутоиммунных патологий:
от “хорошей лабораторной практики” — к верному диагнозу»
🧑⚕ Светлана Фомичева, к.м.н., медицинский советник ЗАО «АНАЛИТИКА»
🌍 «Мультисистемные нарушения в эпоху постковида — возможности и перспективы лабораторной диагностики»
💻 Регистрация и программа доступны на сайте.
🎉 До встречи на конференции в Астрахани!
____
#ЗАОАНАЛИТИКА #конференция #Астрахань #КДЛ #лабораторнаямедицина #LabLife
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Машинное обучение прогнозирует уровень BNP по данным диспансеризации
Коллеги, представляем вашему вниманию интересное исследование, показывающее, как данные, которые ежедневно проходят через наши лаборатории, могут быть использованы для прогнозирования риска сердечной недостаточности.
Суть работы:
На ретроспективных данных 780 пациентов была разработана модель машинного обучения. Её задача - прогнозировать повышенный уровень мозгового натрийуретического пептида (BNP >35 пг/мл и >100 пг/мл) на основе рутинных показателей диспансеризации.
Что использовала модель из наших данных?
Помимо пола и возраста, модель анализировала:
- ОАК: лейкоциты, эритроциты, тромбоциты, RDW, MCHC, нейтрофилы, моноциты.
- Биохимия: глюкоза, общий холестерин.
Результат:
Модель показала высокую предсказательную способность с AUC-ROC ~0.75. Это доказывает, что даже стандартный набор тестов содержит скрытые паттерны, указывающие на риск сердечной недостаточности.
Почему это важно для нас?
Это наглядный пример того, как лабораторные данные становятся ключевым элементом в предиктивной аналитике и скрининговых программах. Наша работа - не просто выдать точный результат, а стать частью более сложной системы, которая помогает выявлять пациентов группы риска на ранней стадии.
Что думаете? Видите ли вы потенциал в таком использовании лабораторных данных в своей практике?
Коллеги, представляем вашему вниманию интересное исследование, показывающее, как данные, которые ежедневно проходят через наши лаборатории, могут быть использованы для прогнозирования риска сердечной недостаточности.
Суть работы:
На ретроспективных данных 780 пациентов была разработана модель машинного обучения. Её задача - прогнозировать повышенный уровень мозгового натрийуретического пептида (BNP >35 пг/мл и >100 пг/мл) на основе рутинных показателей диспансеризации.
Что использовала модель из наших данных?
Помимо пола и возраста, модель анализировала:
- ОАК: лейкоциты, эритроциты, тромбоциты, RDW, MCHC, нейтрофилы, моноциты.
- Биохимия: глюкоза, общий холестерин.
Результат:
Модель показала высокую предсказательную способность с AUC-ROC ~0.75. Это доказывает, что даже стандартный набор тестов содержит скрытые паттерны, указывающие на риск сердечной недостаточности.
Почему это важно для нас?
Это наглядный пример того, как лабораторные данные становятся ключевым элементом в предиктивной аналитике и скрининговых программах. Наша работа - не просто выдать точный результат, а стать частью более сложной системы, которая помогает выявлять пациентов группы риска на ранней стадии.
Что думаете? Видите ли вы потенциал в таком использовании лабораторных данных в своей практике?
🔥11