Найти в Дзене
КП - Новосибирск

Ученые НГТУ создали калькулятор для диагностики заболеваний кишечника

Ученые Новосибирского государственного технического университета создали специальный диагностический калькулятор для выявления воспалительных заболеваний кишечника. Разработка уже получила патент. Об этом сообщили в пресс-службе НГТУ. Новый метод использует машинное обучение для анализа множества клинических и лабораторных данных. Это позволяет быстро и с высокой точностью обрабатывать большой набор показателей, что особенно важно на этапе первичной диагностики пациента. Диагностический калькулятор оценивает форму и стадию болезни, помогает спрогнозировать ее течение и возможные осложнения. Это поможет врачам подобрать более эффективное лечение, выбрать препараты и определить необходимость операции. Для удобства врачей создано веб-приложение. В него можно вводить данные пациента и получать результаты анализа от пяти разных моделей машинного обучения, а также информацию о точности диагноза. Метод является малоинвазивным, безопасным и не требует больших финансовых затрат, что делает его
   Разработка уже получила патент. Алексей БУЛАТОВ
Разработка уже получила патент. Алексей БУЛАТОВ

Ученые Новосибирского государственного технического университета создали специальный диагностический калькулятор для выявления воспалительных заболеваний кишечника. Разработка уже получила патент. Об этом сообщили в пресс-службе НГТУ.

Новый метод использует машинное обучение для анализа множества клинических и лабораторных данных. Это позволяет быстро и с высокой точностью обрабатывать большой набор показателей, что особенно важно на этапе первичной диагностики пациента.

Диагностический калькулятор оценивает форму и стадию болезни, помогает спрогнозировать ее течение и возможные осложнения. Это поможет врачам подобрать более эффективное лечение, выбрать препараты и определить необходимость операции.

Для удобства врачей создано веб-приложение. В него можно вводить данные пациента и получать результаты анализа от пяти разных моделей машинного обучения, а также информацию о точности диагноза. Метод является малоинвазивным, безопасным и не требует больших финансовых затрат, что делает его доступным для медицинских учреждений и скрининга больших групп населения.

В будущем разработчики планируют усовершенствовать функционал приложения для обработки результатов и возможной интеграции с другими медицинскими системами и базами данных.