Medical Ксю
12.2K subscribers
1.05K photos
184 videos
233 files
3.62K links
Канал о цифровых технологиях в здравоохранении России и в мире.

Рассказываю о ЕГИСЗ и СППВР простым языком, верю в синергию ИТ-технологий и медицины.

Прислать новость для канала: @Medicalksu_Bot

Автор и главный идеолог: @ksushy.
Download Telegram
#DS #биоинформатика #рекомендации

Telegram-комьюнити дата-сайентистов Sberloga приглашает на семинар по биоинформатике

Сегодня, 8 декабря в 18.00 пройдёт онлайн-семинар, посвященный онкологии. Тема: «Иммунный ответ в раке. Как это работает и не работает. Обзорная лекция».

О докладчике: Мария Кондратова — PhD —молекулярный биолог, автор многочисленных статей (в том числе, в Nature Communications), а также популярной книги — «Рак — кривое зеркало жизни» — первой научно-популярной книги о молекулярных механизмах рака на русском языке.

Ссылку на трансляцию обещают выложить сегодня в чат @sberlogabio

@medicalksu
#ИИ #DS

Структура «Росатома» создаст модель распространения эпидемий

«Дочка» госкорпорации «Росатом» — ФГУП «Российский федеральный ядерный центр — Всероссийский научно-исследовательский институт технической физики им. академика Е.И. Забабахина» (ВНИИТФ) — создает «Ферму данных» для автоматического прогнозирования распространения вирусных инфекций с использованием технологии искусственного интеллекта и на основе данных МТС и «Сбера», а также из интернета и других источников. Это следует из материалов тендера ФГУП, размещенных на сайте госзакупок, пишет РБК.

Это третья подобная закупка, предыдущие две проводились в 2020 и 2021 годах. Как говорится в техзадании, «в условиях возникновения эпидемий необходимо адекватное средне- и долгосрочное описание их распространения» в масштабах России, которое учитывает введение и снятие карантина, психологические и поведенческие характеристики различных групп населения, воздействие на них замедления и постепенного восстановления рабочей активности, а также вакцинацию. Для решения этой задачи необходимо создать «математическую модель, наиболее приближенную к реальной ситуации».

На текущем этапе проекта нужно провести опытную эксплуатацию экспериментального образца программного комплекса «Ферма данных»: отработать технологии добычи, обработки и хранения исходных данных с применением искусственного интеллекта, а также сформировать базу данных для определения модели распространения вирусных инфекций в городах из согласованного с заказчиком списка. О каких городах будет идти речь, как и то, на каких условиях и какие именно данные будут передавать МТС и «Сбер», а также из каких еще источников программа будет получать информацию, в материалах закупки не уточняется.

@medicalksu
#промо #ИИ #DS

🔥 Станьте Data Science специалистом в области медицины. 💊🧬🦠

Вы научитесь решать задачи в области медицины: обрабатывать данные по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ, рентгеновским изображениям. Всё это с помощью нейросетей и машинного обучения.

Узнать подробности: https://clck.ru/xt66p

За время обучения:
Познакомитесь с языком python, научитесь решать задачи из линейной алгебры, аналитической геометрии, математического анализа и теории вероятностей.

Освоите инструменты дата-сайентиста. Узнаете, как работают библиотеки для построения моделей машинного обучения, визуализации и работы с данными.

Сможете проверять статистические гипотезы и проводить A/B-тестирование.

Научитесь работать с обработанными генетическими данными, понимать их особенности и происхождение, а так же автоматически получать их из баз данных NCBI, KEGG, PDB.

Освоите методы машинного обучения на примере реального набора данных по сердечно-сосудистым заболеваниям, онкологии, сигналам ЭЭГ.

В будущем вы сможете:
• зарабатывать от 90 000 рублей в месяц;
• развивать карьеру на международном уровне.

Почему GeekBrains?

— Вам помогут с трудоустройством. Вместе с экспертами вы скорректируете резюме и подготовитесь к собеседованиям.
— Вы получите диплом о профпереподготовке. GeekBrains работает на основе государственной лицензии.
— Вам доступна рассрочка, с помощью которой вы сможете оплачивать обучение частями.