#ИИ #СППВР
Опубликован ГОСТ о способах обеспечения доверия к искусственному интеллекту (ИИ)
Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии опубликовало новый стандарт ГОСТ Р 59276-2020 «Системы искусственного интеллекта (ИИ). Способы обеспечения доверия. Общие положения». Об этом в своём facebook-аккаунте сообщил Александр Гусев, директор по развитию Webiomed
В введении к документу отмечено, что важнейшим условием, определяющим возможность применения систем ИИ для некоторых ответственных задач, является доверие. В качестве примера такой ответственной задачи заявлены системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Документом определены понятие «Доверие», классификация факторов, влияющих на доверие, формализована взаимосвязь между качеством системы ИИ и ее способностью вызывать доверие, а также представлена классификация способов обеспечения доверия к ИИ.
Ссылка на ГОСТ: https://clck.ru/TWQBS
@medicalksu
Опубликован ГОСТ о способах обеспечения доверия к искусственному интеллекту (ИИ)
Федеральное агентство по техническому регулированию и метрологии опубликовало новый стандарт ГОСТ Р 59276-2020 «Системы искусственного интеллекта (ИИ). Способы обеспечения доверия. Общие положения». Об этом в своём facebook-аккаунте сообщил Александр Гусев, директор по развитию Webiomed
В введении к документу отмечено, что важнейшим условием, определяющим возможность применения систем ИИ для некоторых ответственных задач, является доверие. В качестве примера такой ответственной задачи заявлены системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР). Документом определены понятие «Доверие», классификация факторов, влияющих на доверие, формализована взаимосвязь между качеством системы ИИ и ее способностью вызывать доверие, а также представлена классификация способов обеспечения доверия к ИИ.
Ссылка на ГОСТ: https://clck.ru/TWQBS
@medicalksu
#СППВР #диагностика
Московская система поддержки принятия врачебных решений стала доступна врачам из регионов
В рамках реализации стратегии цифровой трансформации ключевых отраслей экономики и социальной сферы Москва предлагает регионам попробовать и оценить инструменты единой цифровой платформы.
Как заявил мэр Москвы Сергей Собянин, врачи из регионов теперь могут протестировать работу модуля системы поддержки принятия врачебных решений. С его помощью врачи столичных поликлиник уже поставили более 1,5 миллиона предварительных диагнозов.
Протестировать московский СППВР можно по этой ссылке: https://mosgorzdrav.ru/systema-podderzhki-prinyatiya-vrachebnikh-resheniy
КТ-калькулятор доступен тут: https://mosgorzdrav.ru/ct-calc
@medicalksu
Московская система поддержки принятия врачебных решений стала доступна врачам из регионов
В рамках реализации стратегии цифровой трансформации ключевых отраслей экономики и социальной сферы Москва предлагает регионам попробовать и оценить инструменты единой цифровой платформы.
Как заявил мэр Москвы Сергей Собянин, врачи из регионов теперь могут протестировать работу модуля системы поддержки принятия врачебных решений. С его помощью врачи столичных поликлиник уже поставили более 1,5 миллиона предварительных диагнозов.
Протестировать московский СППВР можно по этой ссылке: https://mosgorzdrav.ru/systema-podderzhki-prinyatiya-vrachebnikh-resheniy
КТ-калькулятор доступен тут: https://mosgorzdrav.ru/ct-calc
@medicalksu
Российская газета
Московская система поддержки принятия врачебных решений стала доступна врачам из регионов
В рамках реализации стратегии цифровой трансформации ключевых отраслей экономики и социальной сферы Москва предлагает регионам попробовать и оценить инструменты единой цифровой платформы.
#СППВР #ИИ
Росздравнадзор зарегистрировал программное обеспечение на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) по третьему классу риска
Росздравнадзор впервые классифицировал программное обеспечение на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) по третьему классу риска потенциального применения медизделий. В частности, в начале июня 2021 года регудостоверение по высшему классу риска получил модуль «Третье мнение. Рентгенограммы» для анализа рентгеновских и флюорографических снимков, разработанный стартапом «Платформа «Третье мнение». Об этом написал Vademecum.
Помимо модуля «Третье мнение», в пул новинок, получивших в конце мая – начале июня 2021 года валидацию регулятора по третьему классу риска, вошли нейросетевая система Care Mentor AI для для диагностики новой коронавирусной инфекции (COVID-19) и программа «Цельс» ООО «Медицинские скрининг-системы».
Ранее в России было зарегистрировано три продукта на основе ИИ: система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) Webiomed, система анализа медицинских снимков Botkin.AI и нейросетевая система Care Mentor АI, но все они были либо первого, либо по различным разновидностям второго класса потенциального риска применения.
@medicalksu
Росздравнадзор зарегистрировал программное обеспечение на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) по третьему классу риска
Росздравнадзор впервые классифицировал программное обеспечение на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) по третьему классу риска потенциального применения медизделий. В частности, в начале июня 2021 года регудостоверение по высшему классу риска получил модуль «Третье мнение. Рентгенограммы» для анализа рентгеновских и флюорографических снимков, разработанный стартапом «Платформа «Третье мнение». Об этом написал Vademecum.
Помимо модуля «Третье мнение», в пул новинок, получивших в конце мая – начале июня 2021 года валидацию регулятора по третьему классу риска, вошли нейросетевая система Care Mentor AI для для диагностики новой коронавирусной инфекции (COVID-19) и программа «Цельс» ООО «Медицинские скрининг-системы».
Ранее в России было зарегистрировано три продукта на основе ИИ: система поддержки принятия врачебных решений (СППВР) Webiomed, система анализа медицинских снимков Botkin.AI и нейросетевая система Care Mentor АI, но все они были либо первого, либо по различным разновидностям второго класса потенциального риска применения.
@medicalksu
www.vademec.ru
Росздравнадзор начал регистрировать медицинские IT-решения с ИИ по высшему классу риска
Росздравнадзор впервые классифицировал программное обеспечение на основе технологий искусственного интеллекта (ИИ) по третьему классу риска потенциального применения медизделий. В частности, в начале июня 2021 года регудостоверение по высшему классу риска…
#СППВР
Московские врачи получили доступ к системе поддержки принятия клинических решений UpToDate
НИИ организации здравоохранения и медицинского менеджмента департамента здравоохранения Москвы при поддержке компании «Лаборатория Элемент» запустили в 50 столичных клиниках эксперимент по применению системы поддержки принятия врачебных решений UpToDate голландской компании Wolters Kluwer. Организаторы пилотного проекта планируют оценить спрос на этот популярный сервис, способствующий повышению качества медицинской помощи.
Единственный нюанс - материал в UpToDate доступен только на английском языке. Несмотря на то, что технологии машинного перевода развиваются и всё больше врачей читают профессиональную литературу в оригинале, востребованность сервиса у наших врачей можно будет оценить только после окончания эксперимента.
Подробности: https://www.lvrach.ru/news/15436780
@medicalksu
Московские врачи получили доступ к системе поддержки принятия клинических решений UpToDate
НИИ организации здравоохранения и медицинского менеджмента департамента здравоохранения Москвы при поддержке компании «Лаборатория Элемент» запустили в 50 столичных клиниках эксперимент по применению системы поддержки принятия врачебных решений UpToDate голландской компании Wolters Kluwer. Организаторы пилотного проекта планируют оценить спрос на этот популярный сервис, способствующий повышению качества медицинской помощи.
Единственный нюанс - материал в UpToDate доступен только на английском языке. Несмотря на то, что технологии машинного перевода развиваются и всё больше врачей читают профессиональную литературу в оригинале, востребованность сервиса у наших врачей можно будет оценить только после окончания эксперимента.
Подробности: https://www.lvrach.ru/news/15436780
@medicalksu
#ЦТ #телемедицина #СППВР
СППВР и телемедицину поместили в «регуляторные песочницы»
Госдума на пленарном заседании 15 июня рассмотрела и приняла во втором чтении законопроект о семи экспериментальных проектах, для реализации которых нужен правовой режим «цифровой песочницы». Поправки в законодательство необходимы в связи с принятием ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах (ЭПР) в сфере цифровых инноваций в РФ».
Законопроект предусматривает правовые нормы, положения которых будут применяться с особенностями, установленными в программе ЭПР, по семи IT-сервисам:
– телемедицина (проект ПАО «МТС»);
– дистанционное заключение договоров об оказании услуг связи с использованием биометрии (ПАО «МТС»);
– грузовые перевозки от 0,1 кг до 500 кг с использованием беспилотных летательных аппаратов (Фонд перспективных исследований);
– коммерческое использование беспилотных автомобилей – высокоавтоматизированных транспортных средств – ВАТС (ООО «Яндекс» и ООО «Яндекс Беспилотные Технологии»);
– система поддержки принятия врачебных решений с использованием искусственного интеллекта или СППВР (ассоциация «Национальная база медицинских знаний»);
– сервис для малого и среднего бизнеса по подбору оптимальных сфер и мест деятельности на базе больших данных (НКО «Ассоциация больших данных»);
– исследования рутинной клинической практики на основе обезличенных данных из электронных медицинских карт (ООО «Дата матрикс»).
Напомню, что сегодня с помощью телемедицины нельзя ставить диагнозы и назначать лечение. Дистанционно наблюдать за состоянием здоровья пациента возможно только после очного приёма.
При этом сегодня удалённо дать согласие на медицинское вмешательство и на отказ от него можно только с помощью электронной подписи через единую систему идентификации и аутентификации (ЕСИА). Правительство предложило упростить процесс и разрешить устанавливать личность при помощи оператора мобильной связи или идентификатора, присвоенного медицинской организацией при заблаговременном очном посещении этой организации.
Что касается СППВР и исследовании медкарт, то ЭПР предусматривает использование обезличенных данных пациентов без предоставления письменного согласия на обработку от субъекта персональных данных.
@medicalksu
СППВР и телемедицину поместили в «регуляторные песочницы»
Госдума на пленарном заседании 15 июня рассмотрела и приняла во втором чтении законопроект о семи экспериментальных проектах, для реализации которых нужен правовой режим «цифровой песочницы». Поправки в законодательство необходимы в связи с принятием ФЗ «Об экспериментальных правовых режимах (ЭПР) в сфере цифровых инноваций в РФ».
Законопроект предусматривает правовые нормы, положения которых будут применяться с особенностями, установленными в программе ЭПР, по семи IT-сервисам:
– телемедицина (проект ПАО «МТС»);
– дистанционное заключение договоров об оказании услуг связи с использованием биометрии (ПАО «МТС»);
– грузовые перевозки от 0,1 кг до 500 кг с использованием беспилотных летательных аппаратов (Фонд перспективных исследований);
– коммерческое использование беспилотных автомобилей – высокоавтоматизированных транспортных средств – ВАТС (ООО «Яндекс» и ООО «Яндекс Беспилотные Технологии»);
– система поддержки принятия врачебных решений с использованием искусственного интеллекта или СППВР (ассоциация «Национальная база медицинских знаний»);
– сервис для малого и среднего бизнеса по подбору оптимальных сфер и мест деятельности на базе больших данных (НКО «Ассоциация больших данных»);
– исследования рутинной клинической практики на основе обезличенных данных из электронных медицинских карт (ООО «Дата матрикс»).
Напомню, что сегодня с помощью телемедицины нельзя ставить диагнозы и назначать лечение. Дистанционно наблюдать за состоянием здоровья пациента возможно только после очного приёма.
При этом сегодня удалённо дать согласие на медицинское вмешательство и на отказ от него можно только с помощью электронной подписи через единую систему идентификации и аутентификации (ЕСИА). Правительство предложило упростить процесс и разрешить устанавливать личность при помощи оператора мобильной связи или идентификатора, присвоенного медицинской организацией при заблаговременном очном посещении этой организации.
Что касается СППВР и исследовании медкарт, то ЭПР предусматривает использование обезличенных данных пациентов без предоставления письменного согласия на обработку от субъекта персональных данных.
@medicalksu
#ИИ #СППВР #нетворкинг #диагностика
Сегодня в 19.00 по Москве пройдёт онлайн-семинар «Проблемы Deep learning/Computer Vision при анализе медицинских изображений.»
Спикер - Анвар Курмуков, м.н.с., исследователь (Сбер Институт Искусственного Интеллекта, ВШЭ, ИППИ, лауреат премии им. И. Сегаловича).
Данные медицинской визуализации такие как компьютерная томография (КТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ) используются для диагностики и лечения целого ряда патологий (различные поражения легких, опухоли органов, переломы и др.). Для автоматической обработки таких изображений используются методы компьютерного зрения и глубинные нейронные сети.
В докладе спикера будут рассмотрены ключевые проблемы, с которыми приходится бороться при построении алгоритмов автоматической разметки, связанные с особенностями:
- данных (малые размеры выборок, трехмерность, множество различных источников данных и др.);
- формулировок задач (сегментация, локализация/key points, классификация);
- клинических требований (устойчивость к доменным сдвигам, консистентность/интерпретируемость предсказаний и др.)
Подключайтесь по ссылке: https://us02web.zoom.us/j/81647783013?pwd=cWNoWk0vSlR2bFdpTlhzSXJNY0RlQT09
@medicalksu
Сегодня в 19.00 по Москве пройдёт онлайн-семинар «Проблемы Deep learning/Computer Vision при анализе медицинских изображений.»
Спикер - Анвар Курмуков, м.н.с., исследователь (Сбер Институт Искусственного Интеллекта, ВШЭ, ИППИ, лауреат премии им. И. Сегаловича).
Данные медицинской визуализации такие как компьютерная томография (КТ) и магнитно-резонансная томография (МРТ) используются для диагностики и лечения целого ряда патологий (различные поражения легких, опухоли органов, переломы и др.). Для автоматической обработки таких изображений используются методы компьютерного зрения и глубинные нейронные сети.
В докладе спикера будут рассмотрены ключевые проблемы, с которыми приходится бороться при построении алгоритмов автоматической разметки, связанные с особенностями:
- данных (малые размеры выборок, трехмерность, множество различных источников данных и др.);
- формулировок задач (сегментация, локализация/key points, классификация);
- клинических требований (устойчивость к доменным сдвигам, консистентность/интерпретируемость предсказаний и др.)
Подключайтесь по ссылке: https://us02web.zoom.us/j/81647783013?pwd=cWNoWk0vSlR2bFdpTlhzSXJNY0RlQT09
@medicalksu
Zoom Video
Join our Cloud HD Video Meeting
Zoom is the leader in modern enterprise video communications, with an easy, reliable cloud platform for video and audio conferencing, chat, and webinars across mobile, desktop, and room systems. Zoom Rooms is the original software-based conference room solution…
#СППВР #ИИ
Искусственный интеллект помог московским врачам поставить 2,6 миллиона диагнозов
«Год назад мы установили во всех взрослых поликлиниках цифровую систему, которая анализирует жалобы пациентов и предлагает варианты диагноза. Конечно, окончательное решение всегда за врачом. Но ИИ значительно ускоряет процесс.
Кроме того, система помогает врачу назначить исследования. Сокращает время на это в 10 раз и исключает дублирующие назначения», — сообщил у себя на странице во Вконтакте мэр Москвы Сергей Собянин.
«Таким образом, система поддержки принятия врачебных решений — это такой справочник, который сразу открыт на нужной странице. В течение года систему продолжали совершенствовать, и сейчас ее точность составляет 68 процентов», — отметили в пресс-службе комплекса социального развития Москвы.
Разрабатывать систему поддержки принятия врачебных решений начали в июне 2019 года, а осенью 2020-го сервис заработал во всех взрослых поликлиниках Москвы. В основе системы клинические протоколы, разработанные специалистами в области здравоохранения совместно с федеральными экспертами на базе клинических рекомендаций и международных стандартов.
@medicalksu
Искусственный интеллект помог московским врачам поставить 2,6 миллиона диагнозов
«Год назад мы установили во всех взрослых поликлиниках цифровую систему, которая анализирует жалобы пациентов и предлагает варианты диагноза. Конечно, окончательное решение всегда за врачом. Но ИИ значительно ускоряет процесс.
Кроме того, система помогает врачу назначить исследования. Сокращает время на это в 10 раз и исключает дублирующие назначения», — сообщил у себя на странице во Вконтакте мэр Москвы Сергей Собянин.
«Таким образом, система поддержки принятия врачебных решений — это такой справочник, который сразу открыт на нужной странице. В течение года систему продолжали совершенствовать, и сейчас ее точность составляет 68 процентов», — отметили в пресс-службе комплекса социального развития Москвы.
Разрабатывать систему поддержки принятия врачебных решений начали в июне 2019 года, а осенью 2020-го сервис заработал во всех взрослых поликлиниках Москвы. В основе системы клинические протоколы, разработанные специалистами в области здравоохранения совместно с федеральными экспертами на базе клинических рекомендаций и международных стандартов.
@medicalksu
ВКонтакте
Сергей Собянин
Посмотрите его профиль ВКонтакте!
#ИИ #СППВР
Началась трансляция конференции OpenTalks.AI 2022
Мероприятие традиционно посвящено применению технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в разных отраслях экономики и науки. Спикеры интересные, доклады без воды - всё как вы любите.
Сегодня в программе настоящий день ИИ в здравоохранении! Подключайтесь к трансляции - в 13.00 стартует сессия CV (компьютерное зрение) в медицине, в 16.30 - ИИ в медицине.
@medicalksu
Началась трансляция конференции OpenTalks.AI 2022
Мероприятие традиционно посвящено применению технологий искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения в разных отраслях экономики и науки. Спикеры интересные, доклады без воды - всё как вы любите.
Сегодня в программе настоящий день ИИ в здравоохранении! Подключайтесь к трансляции - в 13.00 стартует сессия CV (компьютерное зрение) в медицине, в 16.30 - ИИ в медицине.
@medicalksu
opentalks.ai
OpenTalks.AI 2024: Программа конференции
Смотреть программу конференции OpenTalks.AI 2024
#ИИ #диагностика #СППВР
Ученые Томска с помощью ИИ смогут минимизировать риск ошибок при постановке диагноза
Исследователи Томского госуниверситета (ТГУ) при поддержке мегагранта правительства РФ разрабатывают инновационные подходы, которые помогут ускорить диагностику заболеваний с нескольких дней до минут, сообщает пресс-служба вуза в понедельник, пишет Интерфакс.
«Один из подходов заключается в использовании искусственного интеллекта (ИИ), обученного поиску биомаркеров болезней в биологических жидкостях и тканях пациента. Чтобы избежать диагностических ошибок, исследователи используют математическое моделирование и машинное обучение. С их помощью ученые создают «врачебный» опыт нейросети», — говорится в сообщении.
По словам сотрудника лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Дениса Вражнова, диагностика заболеваний основана на компонентном анализе биомаркеров, для поиска которых используется рамановский микроскоп.
«Подсвечивая, например, образец биоткани лазером, мы получаем так называемый рамановский спектр, по которому можно определить молекулярный состав в точке подсветки и даже создавать молекулярную карту всего образца с высоким разрешением», — сказал Вражнов.
Недостатком метода является слабый регистрируемый сигнал, поэтому необходимы подходы, способные убрать искажающие помехи, иначе нейросеть будет обнаруживать в образцах то, чего нет, и это приведет к гипердиагностике, либо пропускать биомаркеры, свидетельствующие о наличии патологии.
По оценке ученых, убрать искажающие помехи можно, но этот процесс — трудоемкий и зачастую требующий привлечения квалифицированных специалистов. В ходе исследований было установлено, что методы машинного обучения позволяют проводить анализ рамановских спектров точнее и в автоматическом режиме, что существенно ускоряет обработку данных.
Чтобы свести к минимуму риски диагностических погрешностей, ученые с помощью математического моделирования создают модели биомаркеров заболеваний. Далее полученную библиотеку данных используют для обучения нейросети, после чего ее тестируют на реальных образцах биологических жидкостей или тканей, взятых у людей.
Отмечается, что подход, разработанный специалистами ТГУ, может быть использован не только для обеспечения точности диагностики заболеваний, но и при проведении криминалистической экспертизы, для которой критически важно избежать ошибок.
@medicalksu
Ученые Томска с помощью ИИ смогут минимизировать риск ошибок при постановке диагноза
Исследователи Томского госуниверситета (ТГУ) при поддержке мегагранта правительства РФ разрабатывают инновационные подходы, которые помогут ускорить диагностику заболеваний с нескольких дней до минут, сообщает пресс-служба вуза в понедельник, пишет Интерфакс.
«Один из подходов заключается в использовании искусственного интеллекта (ИИ), обученного поиску биомаркеров болезней в биологических жидкостях и тканях пациента. Чтобы избежать диагностических ошибок, исследователи используют математическое моделирование и машинное обучение. С их помощью ученые создают «врачебный» опыт нейросети», — говорится в сообщении.
По словам сотрудника лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ Дениса Вражнова, диагностика заболеваний основана на компонентном анализе биомаркеров, для поиска которых используется рамановский микроскоп.
«Подсвечивая, например, образец биоткани лазером, мы получаем так называемый рамановский спектр, по которому можно определить молекулярный состав в точке подсветки и даже создавать молекулярную карту всего образца с высоким разрешением», — сказал Вражнов.
Недостатком метода является слабый регистрируемый сигнал, поэтому необходимы подходы, способные убрать искажающие помехи, иначе нейросеть будет обнаруживать в образцах то, чего нет, и это приведет к гипердиагностике, либо пропускать биомаркеры, свидетельствующие о наличии патологии.
По оценке ученых, убрать искажающие помехи можно, но этот процесс — трудоемкий и зачастую требующий привлечения квалифицированных специалистов. В ходе исследований было установлено, что методы машинного обучения позволяют проводить анализ рамановских спектров точнее и в автоматическом режиме, что существенно ускоряет обработку данных.
Чтобы свести к минимуму риски диагностических погрешностей, ученые с помощью математического моделирования создают модели биомаркеров заболеваний. Далее полученную библиотеку данных используют для обучения нейросети, после чего ее тестируют на реальных образцах биологических жидкостей или тканей, взятых у людей.
Отмечается, что подход, разработанный специалистами ТГУ, может быть использован не только для обеспечения точности диагностики заболеваний, но и при проведении криминалистической экспертизы, для которой критически важно избежать ошибок.
@medicalksu
#СППВР #ИИ #подкасты
🎙 Надо слушать: подкасты об искусственном интеллекте в онкологии, цифровых двойниках и СППВР
Несколько эпизодов подкастов об инновациях в здравоохранении для продуктивных выходных. Все как вы любите.
Поехали:
🎙 «Запуск завтра». Как нейросети находят опухоли и помогают патологоанатомам.
Раньше врачи искали отклонения в клетках и тканях человека с помощью микроскопа. Сейчас в медицину проникают высокие технологии — компьютерное зрение и искусственный интеллект.
В этом эпизоде врач-патологоанатом Артем Борбат рассказывает, как сканеры в лабораториях помогают получить диагноз в разы быстрее, а модели из миллиона клеток находят несколько больных. Слушать
🎙 «Мы все умрем. Но это не точно». За гранью человеческой интуиции: для каких целей создают цифровые двойники.
О том, как разработать математическую прогнозную модель распространения COVID-19 и цифровой двойник тепловыделяющей сборки ядерного реактора, рассказал проректор по цифровой трансформации СПбПУ, руководитель инженерной школы «Цифровой инжиниринг» СПбПУ Алексей Боровков. Слушать
🎙 «Евразия. Дословно». Через 50 лет людей будет лечить врач с роботом-помощником.
Как врачи справляются с выгоранием? Что необходимо поменять в системе платной медицины? Как изменился портрет абитуриента за последние десятилетия и не оставят ли современные технологии и искусственный интеллект врачей без работы?
Разговор с ректором ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, доктором медицинских наук, профессором и академикон РАН Сергеем Багненко. Слушать
@medicalksu
Несколько эпизодов подкастов об инновациях в здравоохранении для продуктивных выходных. Все как вы любите.
Поехали:
Раньше врачи искали отклонения в клетках и тканях человека с помощью микроскопа. Сейчас в медицину проникают высокие технологии — компьютерное зрение и искусственный интеллект.
В этом эпизоде врач-патологоанатом Артем Борбат рассказывает, как сканеры в лабораториях помогают получить диагноз в разы быстрее, а модели из миллиона клеток находят несколько больных. Слушать
О том, как разработать математическую прогнозную модель распространения COVID-19 и цифровой двойник тепловыделяющей сборки ядерного реактора, рассказал проректор по цифровой трансформации СПбПУ, руководитель инженерной школы «Цифровой инжиниринг» СПбПУ Алексей Боровков. Слушать
Как врачи справляются с выгоранием? Что необходимо поменять в системе платной медицины? Как изменился портрет абитуриента за последние десятилетия и не оставят ли современные технологии и искусственный интеллект врачей без работы?
Разговор с ректором ПСПбГМУ им. акад. И.П. Павлова, доктором медицинских наук, профессором и академикон РАН Сергеем Багненко. Слушать
@medicalksu
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
Google Подкасты
Приложение "Google Подкасты" позволяет искать и бесплатно слушать подкасты со всего мира.
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
#СППВР
Что такое СППВР и как она работает в столичном здравоохранении в трехминутном видео.
@medicalksu
Что такое СППВР и как она работает в столичном здравоохранении в трехминутном видео.
@medicalksu