26 июня – ИА SM.News. Известно, что за инновационным проектом стоит молодая и талантливая аспирантка Челябинского государственного университета Юлия Чумачева. Она получает образование по профилю клиническо-лабораторной диагностики. На упрощение процессов описания результатов медицинских анализов и первичной диагностики Юлию натолкнуло общение с пациентами из числа родных и близких.
Подобных IT-проектов, использующих технологии нейросетей, на русском языке до сих пор не существовало. В реализации инициативы Чумачевой помогли Диана Биглова и Адольф Туленков, учащиеся в магистратуре МФТИ по направлению биоинформатики и аналитики данных. Молодые люди начали тренировать нейросеть на данных общих анализов крови.
В конечном счете, проект Health Hero будет реализован на базе стартап-академии в Сколково. Приложение направлено на мотивацию пациентов на обращение к узким специалистам, а также на предотвращение самолечения. Достоверность поставленных диагнозов в первичной выборке исследования уже достигла 96%.
Уже запущен чат-бот парадиагностики в Telegram, который вскоре сможет распознавать даже рукописные документы от врачей и из лабораторий. К слову, подобная нейросеть Polyptron уже используется в Челябинской области для диагностики раковых заболеваний.
Подчеркнем, что нейросети стали широко применяться в сфере здравоохранения, особенно в анализе результатов медицинских анализов и постановке предварительных диагнозов пациентам. Это связано с тем, что нейросети могут обрабатывать большие объемы данных и выявлять скрытые закономерности, которые могут помочь врачам в принятии решений.
Одна из основных проблем в медицине — это определение диагноза на основе результатов медицинских анализов. Нейросети могут помочь в этом процессе, используя алгоритмы машинного обучения для анализа больших объемов данных, включая результаты анализов крови, мочи, изображений и других медицинских тестов.
Например, нейросети могут использоваться для анализа изображений, полученных при рентгенологических исследованиях. Они могут выявлять скрытые патологии и помогать врачам в постановке предварительного диагноза. Также нейросети могут использоваться для анализа результатов генетических тестов, что может помочь врачам в определении риска развития определенных заболеваний.
Кроме того, нейросети могут использоваться для анализа медицинских данных пациентов, включая их медицинскую историю, лекарственную терапию и результаты лабораторных тестов. Это может помочь врачам в принятии решений о том, какое лечение будет наиболее эффективным для каждого пациента.
Одним из примеров применения нейросетей в медицине является система IBM Watson Health, которая использует нейросети для анализа медицинских данных и помощи врачам в постановке диагнозов и лечении пациентов. Эта система используется в больницах и клиниках по всему миру.
Однако, несмотря на все преимущества нейросетей в медицине, есть и некоторые ограничения. Например, нейросети могут быть склонны к ошибкам, особенно если они обучены на недостаточном количестве данных или если данные не соответствуют реальным условиям. Кроме того, нейросети не могут заменить опыт и знания врачей, их роль заключается в помощи врачам в принятии решений.
