профессиональная раскраска 🖼️

🔍 Что скрывает анализ спермы?

Приглашаем вас разобраться в этом вопросе 29 января на нашем первом вебинаре в 2026 году. Обсудим, как автоматизировать анализ спермы и эффективно встроить его в лабораторный рабочий процесс.

Регистрация по ссылке. Будем рады видеть вас среди участников!

2⃣8⃣ января состоится научно-практический семинар ФБУН ЦНИИ Эпидемиологии Роспотребнадзора «Детские инфекции у детей и взрослых».

🎓 Среди тем выступлений

✅ Современные методы лабораторной диагностики «детских» инфекций.

✅ Эпидемиология инфекций: корь, краснуха, эпидемический паротит, ветряная оспа, коклюш, скарлатина, полиомиелит, дифтерия, гемофильная инфекция типа b и др.

✅ Последствия перенесенных «детских» инфекций во взрослом возрасте: синдром хронической усталости, неврологические нарушения, влияние на репродуктивную функцию.

✅ Проблема «возвращающихся» инфекций, таких как корь и коклюш, и факторы, способствующие их распространению.

✅ Лечение «детских» инфекций у детей и беременных женщин, включая антивирусную терапию и иммуноглобулины.

📋 Программа семинара – vk.cc/cTGnpi

Подключайтесь дома или на рабочем месте, задавайте вопросы лекторам, общайтесь с коллегами в чате!

📌 Программа семинара аккредитована в системе НМО.

🗓 Ждем вас:

2⃣8⃣ января 2026 г.
14:00 – 17:10 мск
3 кредита НМО

☝ Регистрация на сайте – обязательное условие начисления кредитов НМО.

🔛 Ссылка на регистрацию – vk.cc/cTGnFS

Автор поста: Елена Зеленина 🤗

Вышла наша совместная публикация в журнале Клиническая лабораторная диагностика 👇🏻

РАСЧЕТ КОНЦЕНТРАЦИИ ХОЛЕСТЕРИНА ЛИПОПРОТЕИНОВ НИЗКОЙ ПЛОТНОСТИ НА ОСНОВЕ ДАННЫХ ЛИПИДНОГО ПРОФИЛЯ С ПРИМЕНЕНИЕМ МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ

В условиях реализации стратегии РФ по развитию цифровых технологий в медицине актуально изучение возможностей искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МО) в клинической лабораторной диагностике.

Цель исследования - создать модель МО для расчета концентрации холестерина липопротеинов низкой плотности на основе показателей липидного профиля и оценить ее точность относительно традиционных прямого и расчётных методов. Материал и методы. Обучение и тестирование модели проведено на выборке из 631 267 пациентов с использованием обезличенного набора данных, включающего демографические характеристики и результаты показателей липидограммы: концентрации общего холестерина, холестерина липопротеинов высокой плотности, триглицеридов и холестерина липопротеинов низкой плотности.

Результаты. Модель регрессии показала высокую точность в прогнозе уровня холестерина липопротеинов низкой плотности с R² = 0,952, превосходя традиционные формулы для пациентов при уровнях триглицеридов более 4,5 ммоль/л и холестерина липопротеинов низкой плотности более 3,0 ммоль/л: средняя абсолютная ошибка между предсказанным и известным значением холестерина липопротеинов низкой плотности составила 0,476 и 0,168 против 1,173, 0,562, 0,796 и 0,187, 0,173, 0,200 ммоль/л, рассчитанным по формулам Фридвальда, Мартина и Сэмпсона, соответственно.

Заключение. Разработанная модель, обученная и протестированная на крупной российской выборке пациентов, по точности расчета концентрации холестерина липопротеинов низкой плотности превосходит традиционные формулы при высоких уровнях триглицеридов и холестерина липопротеинов низкой плотности, и не уступает при иных диапазонах, что подтверждает надежность регрессионной модели для клинического использования в условиях отсутствия прямого измерения концентрации холестерина липопротеинов низкой плотности.

Подробнее: https://elibrary.ru/item.asp?id=88840842