#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