Добавить в корзинуПозвонить
Найти в Дзене
IT Russia brief

В России выявлять воспаления в кишечнике доверят «умному» калькулятору

Специалисты Новосибирского государственного технического университета разработали калькулятор, который точно «видит» воспаления в кишечнике и определяет форму и степень тяжести заболевания, сообщили в пресс-службе вуза. Инструмент на основе машинного обучения упрощает комплексный анализ множества клинических данных и результатов лабораторных исследований. Обученные модели точно и быстро обрабатывают большой массив показателей, помогают врачам спрогнозировать вероятность осложнений и назначить эффективное лечение. «Разработанный в НГТУ диагностический калькулятор предназначен для оценки формы и стадии воспалительных заболеваний кишечника. Полученный набор комбинированных моделей позволяет получать результат на основе совокупности метаболических профилей мембран эритроцитов и сыворотки крови», – приводит пресс-служба слова разработчика Ирины Яковиной. Учёные создали веб-приложение, в котором можно ввести данные о пациенте и получить результаты работы пяти различных моделей машинного обуч

Специалисты Новосибирского государственного технического университета разработали калькулятор, который точно «видит» воспаления в кишечнике и определяет форму и степень тяжести заболевания, сообщили в пресс-службе вуза.

Инструмент на основе машинного обучения упрощает комплексный анализ множества клинических данных и результатов лабораторных исследований. Обученные модели точно и быстро обрабатывают большой массив показателей, помогают врачам спрогнозировать вероятность осложнений и назначить эффективное лечение.

«Разработанный в НГТУ диагностический калькулятор предназначен для оценки формы и стадии воспалительных заболеваний кишечника. Полученный набор комбинированных моделей позволяет получать результат на основе совокупности метаболических профилей мембран эритроцитов и сыворотки крови», – приводит пресс-служба слова разработчика Ирины Яковиной.

Доступное приложение

Учёные создали веб-приложение, в котором можно ввести данные о пациенте и получить результаты работы пяти различных моделей машинного обучения, а также дополнительно узнать о точности диагностических оценок.

Преимущество метода состоит в его простоте и доступности для большинства населения. Специалисты уже получили патент на изобретение. Теперь в планах – усовершенствовать функционал для обработки результатов работы моделей и интегрировать его в другие системы и базы данных пациентов.