В Институте цифровой медицины Первого МГМУ им. Сеченова разработали автоматизированную информационную систему (АИС) «Тренажер — Аналитик медицинских данных». Её использование позволит врачам, ученым и студентам анализировать биомедицинские данные без участия программистов, сообщает сайт вуза.
Системы аналитики биомедицинских позволяют врачам и ученым извлекать ценную информацию из массивов медицинских данных от разных источников. Однако обработка и анализ объемных данных является сложной задачей, требующей глубоких знаний в области информатики и машинного обучения. Чтобы ускорить и упростить этот процесс, была разработана система «Тренажер — АМД». Она обучает пользователей не только основам анализа данных в медицине, но и созданию предиктивных моделей с помощью машинного обучения. Пользоваться АИС смогут даже те, кто не имеет навыков программирования.
Как пояснил Эдуард Фартушный, заместитель директора Института цифровой медицины Сеченовского Университета, такая система аналитики строит прогностические модели на основе накопленной информации. «Эти модели могут быть связаны, например, с анализом нагрузки на систему здравоохранения, оценкой влияния факторов риска на развитие каких-либо патологий, разработкой клинических рекомендаций, анализом эффективности новых методов диагностики и лечения и многими другими задачами», — пояснил он.
С помощью этого инструмента медики могут самостоятельно проводить сложные анализы биомедицинских показателей. Пользователю достаточно ввести данные, а АИС распределит их по признакам, сведет статистические характеристики, проведет машинное обучение и многое другое.
Сейчас инновационную систему тестируют сотрудники Сеченовки, ЦНИИ организации и информатизации здравоохранения, и других федеральных медицинских учреждений России. На «Тренажере-АМД» также обучают студентов нематематических специальностей.
Система разрабатывалась в рамках программы стратегического академического лидерства «Приоритет-2030».
В октябре 2023 года Сеченовский университет сообщил о создании исследовательского центра «Искусственный интеллект в Фарме». Таким образом, используя возможности нейросетей, ученые хотят сократить время разработки новых лекарств и дженериков.
