Подробнее

Автор заявки

ИНС В БИОМЕДИЦИНЕ

В стремительно развивающемся мире искусственный интеллект проникает во все сферы жизни, и медицина не является исключением. Нейронные сети открывают новые горизонты в диагностике и оценке состояния здоровья, позволяя обнаружить изменения, которые остаются незамеченными традиционными методами. Наш проект, в котором участвует семь молодых учёных, уже добившихся значительных успехов в этой области, фокусируется на применении нейросетевых технологий для оценки качества жизни людей на основе их биофизических параметров после различных воздействий. Способность ИНС выявлять тонкие изменения в организме представляет собой прорыв в медицине, и крайне важно обеспечить доступность этих инновационных методов для нового поколения исследователей, активно работающих в этом перспективном направлении.

Кухарева Алеся

Медицинские специалисты: Врачи различных специальностей (терапевты, кардиологи, неврологи и др.), исследователи в области медицины и здравоохранения. Их заинтересуют возможности ранней диагностики и оценки эффективности лечения с помощью ИИ.

Молодые ученые и студенты: Аспиранты, студенты старших курсов медицинских и технических вузов, занимающиеся исследованиями в области искусственного интеллекта и биомедицины. Для них проект может служить примером успешного применения ИНС и источником вдохновения для собственных исследований.

Инвесторы и спонсоры: Компании и организации, инвестирующие в медицинские технологии и разработки в области искусственного интеллекта. Они будут заинтересованы в потенциале коммерциализации проекта и его влиянии на рынок медицинских услуг.

Разработчики программного обеспечения: Специалисты, работающие в сфере разработки и внедрения медицинского ПО, заинтересуются возможностями применения разработанных алгоритмов и технологий в своих продуктах.

Органы здравоохранения и регулирующие органы: Министерства здравоохранения, регуляторы медицинских технологий, которые заинтересованы в инновациях и улучшении качества медицинского обслуживания.

Пациенты (косвенно): Хотя пациенты не являются прямой целевой группой проекта на этапе разработки, в конечном итоге, разработанные технологии призваны улучшить диагностику и лечение, повысив качество жизни пациентов.

Цель проекта: Разработка и внедрение инновационной системы на основе нейронных сетей для объективной и точной оценки качества жизни людей по их биофизическим параметрам после различных воздействий, превосходящей по точности традиционные методы медицинской диагностики.

Задачи проекта:

1. Разработка алгоритмов машинного обучения: Создание и оптимизация нейронных сетей, способных эффективно обрабатывать и анализировать большие объемы биофизических данных для определения показателей качества жизни.

2. Сбор и обработка данных: Формирование обширной базы данных биофизических параметров, полученных от репрезентативной выборки пациентов после различных воздействий (указать конкретные воздействия, например, стресс, физическая нагрузка, воздействие токсических веществ и т.д.). Очистка и подготовка данных для обучения нейронных сетей.

3. Разработка программного обеспечения: Создание удобного и интуитивно понятного программного обеспечения для обработки данных, анализа результатов и визуализации полученных показателей качества жизни.

4. Ва́лидация и верификация модели: Проверка точности и надежности разработанной системы путем сравнения результатов, полученных с помощью нейронных сетей, с результатами, полученными традиционными методами.

5. Разработка методических рекомендаций: Создание руководства по использованию разработанной системы для медицинских специалистов и исследователей.

6. Распространение результатов: Публикация научных статей, презентация результатов на конференциях, обеспечение доступа к разработанному программному обеспечению для молодых ученых и исследователей.

7. Оценка экономической эффективности: Анализ затрат и выгод от внедрения разработанной системы в медицинскую практику.

Эти задачи обеспечат достижение основной цели проекта – создание эффективного и доступного инструмента для оценки качества жизни, основанного на современных методах искусственного интеллекта.

База данных будет содержать биофизические параметры не менее 1000 пациентов, включающие КИ, ЭКГ, ЭЭГ, показатели сердечного ритма и т.д.].

Ожидаемая точность предсказания качества жизни с помощью разработанной модели составит не менее 80% по сравнению с традиционными методами, при уровне значимости p < 0.05".

Время обработки одного набора данных не будет превышать 3 секунд".

Количество публикаций: 10 в рецензируемых научных журналах и выступлений на международных конференциях.

Количество обученных специалистов: 7 молодых ученых и специалистов, которые будут обучены работе с разработанной системой.

Разработка инновационной методологии: Создание новой, более точной и эффективной методологии оценки качества жизни, основанной на анализе биофизических данных с помощью искусственного интеллекта. Это предполагает разработку новых алгоритмов и подходов, превосходящих существующие методы.

Повышение точности диагностики: Улучшение точности диагностики заболеваний и состояний, которые трудно выявляются традиционными методами, за счет выявления тонких изменений в биофизических параметрах.

Раннее выявление патологий: Возможность раннего выявления заболеваний и отклонений от нормы, что позволит начать лечение на более ранней стадии и улучшить прогноз для пациентов.

Персонализированный подход к лечению: Разработка персонализированных стратегий лечения, учитывающих индивидуальные особенности пациентов и их реакцию на различные воздействия, на основе анализа биофизических данных.

Развитие научного потенциала: Обучение молодых ученых и специалистов работе с передовыми технологиями искусственного интеллекта в медицине, способствующее развитию научного потенциала в данной области.

Внедрение инновационных технологий в медицинскую практику: Практическое применение результатов проекта в медицинских учреждениях, способствующее улучшению качества медицинского обслуживания.

Публикация научных результатов: Публикация результатов проекта в высокорейтинговых научных журналах, что повысит узнаваемость и признание проекта в научном сообществе.

Создание сети сотрудничества: Укрепление связей между исследователями, медицинскими специалистами и разработчиками программного обеспечения, что позволит ускорить внедрение инновационных технологий в медицинскую практику.

Г.Сургут

Команда