Дайджест новостей мира медицины #ВрабочийПолдень
Медики, если у вас есть пара свободных минут, прочтите свежие новости из мира медицины и поделитесь ими с коллегами! А если вы пациент, то вам тоже будет полезно узнать, как развивается здравоохранение и что интересного происходит вокруг.
👇 Чтобы узнать новости, нажмите на фразу ниже👇
1️⃣ Выявлены связанные с развитием рака поджелудочной железы бактерии и грибки ротовой полости
Ученые из Нью-Йоркского университета и Медицинского колледжа Альберта Эйнштейна исследовали связь микробиоты полости рта с последующим риском развития рака поджелудочной железы.
Анализ всего микробиома выявил 8 видов бактерий, связанных с пониженным, и 13 — с повышенным риском рака поджелудочной железы. Суммарный показатель микробиологического риска (MRS), рассчитанный по 27 видам микроорганизмов, оказался значимо ассоциирован с увеличением вероятности развития рака: при каждом стандартном отклонении MRS риск возрастал в 3,44 раза.
2️⃣ В Нижнем Новгороде создали ИИ-систему для диагностики опухолей
В нижегородском Научно-исследовательском институте биологии старения ННГУ им. Н.И. Лобачевского разработали систему искусственного интеллекта, способную определять тип опухоли мозга и оценивать риски для пациента. Разработка основана на машинном обучении и анализе активности 13 ключевых генов, связанных с основными подтипами глиом — астроцитомой, олигодендроглиомой и глиобластомой. Модель не только классифицирует опухоль, но и прогнозирует выживаемость пациента, что в будущем позволит врачам подбирать оптимальную тактику лечения.
В отличие от традиционных подходов, новая система использует принципы объяснимого ИИ. Это дает возможность видеть, как именно уровень экспрессии каждого из 13 генов влияет на прогноз. Такой формат повышает прозрачность решений и доверие врачей к выводам нейросети.
3️⃣ В Челябинске создали компьютерный алгоритм, способный очень быстро выявлять признаки сердечно-сосудистых заболеваний
Ученые Южно-Уральского государственного университета разработали алгоритм, позволяющий за несколько секунд выявить признаки сердечно-сосудистых заболеваний на миллионах кардиограмм.
Алгоритм назвали PADDi (PALMAD-based anomaly discovery on distributed GPUs), он работает с помощью кластерной системы с узлами на базе графических процессоров. В ней активно применяется понятие диссонанса для формализации понятия аномалии, при этом обработка большого ряда данных организуется не на одном, а на двух уровнях. Это позволяет анализировать объем информации, который не помещается в памяти компьютера.
