Ученые Томского государственного университета (ТГУ) издали книгу, где описали инновационные подходы в использовании новых неинвазивных диагностических технологий распознавания болезней. Монографию томичей «Medical Applications of Laser Molecular Imaging and Machine Learning» выпустило Международное общество инженеров биофотоники (Society of Photo-Optical Instrumentation Engineers, SPIE, США).
В книге изложены подходы к использованию методов лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения для создания новых неинвазивных диагностических технологий. Они помогут другим разработчикам создавать методики распознавания болезней с помощью оптической спектроскопии и технологий искусственного интеллекта. Большинство статей и монографий по теме визуализации и машинного обучения связаны с анализом изображений, например, снимков МРТ. Что касается молекулярного имиджинга, здесь комбинируются графические данные и информация о наличии и распределении различных молекулярных компонентов в исследуемом объекте, например, о распределении белков.
«Совокупность данных о морфологии и особенностях химического состава дает более полное представление о том, что происходит в биоткани, и позволяет повысить точность диагностики. А сочетание искусственного интеллекта и биофотоники способно обеспечить качественно новую диагностику — быструю, безболезненную и точную. Очевидно, что за этими технологиями будущее, поэтому ТГУ продолжит активно работать над их развитием», — рассказал один из авторов монографии, исполнительный директор Института биомедицины ТГУ Юрий Кистенев.
В качестве дополнения к монографии было создано приложение-тренажер. С его помощью начинающие специалисты, имея набор медицинских данных, могут попробовать самостоятельно обучить искусственный интеллект выявлять то или иное заболевание.
Развитием технологий лазерно-молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ занимается около 10 лет. За это время ученые разработали на основе искусственного интеллекта целый ряд новых диагностических подходов — для выявления инфаркта миокарда, опухолей щитовидной железы, рака простаты, опасных осложнений и других заболеваний.
Сейчас университет работает над рядом крупных проектов, связанных с использованием методов оптической спектроскопии и машинного обучения. Один из них, реализуемый при поддержке выигранного вузом мегагранта Правительства РФ, посвящен созданию методов скрининговой неинвазивной диагностики вирусных и бактериальных респираторных инфекций.
Работа по развитию искусственного интеллекта проводится в рамках мероприятий, предусмотренных федеральным проектом «Искусственный интеллект», реализация которого запланирована до 2024 года. В конце прошлого года в рамках исполнения поручений президента РФ Минобрнауки России была сформирована рабочая группа по разработке образовательных модулей в области информационных технологий, развития искусственного интеллекта и смежных дисциплин. Итогом этой работы стал образовательный модуль «Системы искусственного интеллекта» для включения его в программы вузов для подготовки квалифицированных специалистов, востребованных на рынке труда в условиях активной цифровизации всех отраслей экономики. Также стоит отметить, что в этом году был увеличен прием студентов в высших учебных заведениях по направлениям изучения искусственного интеллекта.
