Ученые научили нейросеть выявлять онкологию по медицинским изображениям.
10.04.2024 в 16:21 | Российская газета | Advis.ru
Ученые Южного федерального университета разработали способы применения искусственного интеллекта в онкологии при анализе медицинских изображений, планировании лечения, прогнозировании выживаемости пациентов и синтезе лекарств.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Cancers.
"Быстрый и надежный анализ медицинских изображений имеет критически важное значение при быстротекущих формах рака. В этом смысле повысить качество терапии и ухода за пациентами может внедрение машинного обучения для анализа постоянно растущих объемов больших данных", - рассказала инженер-исследователь ЮФУ Елена Варламова.
В пресс-службе университета сообщили, что на основе выборки гистопатологических изображений, размеченных высококвалифицированными профильными специалистами, была обучена нейронная сеть. Искусственный интеллект способен определять наличие опухолей толстой кишки, и в случае ее наличия проводить сегментацию и классификацию раковых клеток.
На основе полученных результатов разработана компьютерная программа, способная в автоматическом режиме проводить сегментацию гистопатологических изображений толстого кишечника, а также классификацию интересующих онкологов участков.
"У нас также проходят экспериментальные работы по получению нанокомпозитов для реализации технологии рентгеновской фотодинамической терапии - неинвазивного метода лечения глубоколежащих опухолей", - заявила Елена Варламова
Она отметила, что несмотря на эффективность использования искусственного интеллекта в медицине, существует ряд барьеров, связанных с правовыми, нормативными и этическими проблемами.
"Еще одной сложностью, приводящей к предвзятости при прогнозировании результатов, является недостаточная представленность некоторых групп населения (подростков, женщин) во время клинических испытаний, на основе которых формируются наборы данных. Отсутствие информации для некоторых групп людей может привести к ошибочным прогнозам модели машинного обучения, что неприемлемо для дальнейшего внедрения в клиническую практику", - отметила Елена Варламова.
На данный момент искусственный интеллект в медицине используется лишь для подтверждение решения, принятого врачом.
Результаты исследования опубликованы в научном журнале Cancers.
"Быстрый и надежный анализ медицинских изображений имеет критически важное значение при быстротекущих формах рака. В этом смысле повысить качество терапии и ухода за пациентами может внедрение машинного обучения для анализа постоянно растущих объемов больших данных", - рассказала инженер-исследователь ЮФУ Елена Варламова.
В пресс-службе университета сообщили, что на основе выборки гистопатологических изображений, размеченных высококвалифицированными профильными специалистами, была обучена нейронная сеть. Искусственный интеллект способен определять наличие опухолей толстой кишки, и в случае ее наличия проводить сегментацию и классификацию раковых клеток.
На основе полученных результатов разработана компьютерная программа, способная в автоматическом режиме проводить сегментацию гистопатологических изображений толстого кишечника, а также классификацию интересующих онкологов участков.
"У нас также проходят экспериментальные работы по получению нанокомпозитов для реализации технологии рентгеновской фотодинамической терапии - неинвазивного метода лечения глубоколежащих опухолей", - заявила Елена Варламова
Она отметила, что несмотря на эффективность использования искусственного интеллекта в медицине, существует ряд барьеров, связанных с правовыми, нормативными и этическими проблемами.
"Еще одной сложностью, приводящей к предвзятости при прогнозировании результатов, является недостаточная представленность некоторых групп населения (подростков, женщин) во время клинических испытаний, на основе которых формируются наборы данных. Отсутствие информации для некоторых групп людей может привести к ошибочным прогнозам модели машинного обучения, что неприемлемо для дальнейшего внедрения в клиническую практику", - отметила Елена Варламова.
На данный момент искусственный интеллект в медицине используется лишь для подтверждение решения, принятого врачом.
Введите e-mail получателя:
Укажите Ваш e-mail:
Получить информацию:
Получить информацию:

Рады сообщить, что в июле мы актуализировали один из самых востребованных бизнесом продуктов INFOLine – базу «ТОП-200 крупнейших торговых сетей FMCG России. 2025 год».
Для клиентов, приобретающих годовой обзор «Розничная торговля Food и потребительский рынок России ‘2025», действует скидка 50% на реестр.
Данные базы предоставляются в формате excel.
Параметры реестра:- Контактная информация (компания, бренд, основное операционное юридическое лицо, тип сети, специализация, фактический адрес, телефон, е-mail, сайт, соцсети).
- Менеджмент компании (генеральный и финансовый директора, руководитель по электронной коммерции и IT, директора по закупкам, логистике, маркетингу, развитию, франчайзингу).
- Операционные показатели:
- количество собственных торговых объектов по форматам (гипермаркет, супермаркет, дискаунтер и магазин у дома),
- число франчайзинговых торговых объектов,
- региональная представленность собственных и франчайзинговых магазинов,
- общая торговая площадь.
- Логистика (количество, площадь, тип и регионы логистической инфраструктуры),
- Развитие online-продаж (e-grocery):
- интернет-магазин и услуга click&collect,
- мобильное приложение и возможность покупки товара через него,
- наличие экспресс-доставки,
- количество dark store,
- сотрудничество с сервисами доставки,
- представленность на маркетплейсах,
- финансовые показатели online (выручка за год, доля online-продаж в выручке).
- Финансовые показатели:
- выручка без НДС,
- плотность продаж (выручка с кв. м),
Наши контакты:
+7(812)322-6848, (495)772-7640
retail@infoline.spb.ru
https://t.me/INFOLine_auto_Bot.