ННГУ разработал ИИ для диагностики опухолей мозга

Разработана система ИИ для диагностики типа опухоли мозга сообщил ТАСС директор Научно исследовательского института биологии старения ННГУ Иванченко Исследование проводят по активности 13 ключевых генов связанных с тремя основными подтипами глиом астроцитомой олигодендроглиомой и глиобластомой Подпишись на ТАСС Наука

Ученые ННГУ разработали систему ИИ для диагностики типа опухоли мозга Нейросеть будет определять один из самых агрессивных видов опухолей глиому Также система сможет прогнозировать выживаемость пациента и в перспективе будет помогать при выборе оптимальной тактики лечения рассказали в вузе Диагностика проводится по активности 13 ключевых генов Классическая диагностика глиом не всегда позволяет быстро и точно определить тип опухоли Гистологические исследования и поиск отдельных мутаций приводят к противоречивым диагнозам И даже высокотехнологичные протоколы МРТ могут не дать необходимую информацию из за неоднородности глиом Наш инструмент оценивает опухоль на основе данных транскриптомного анализа когда мы видим какие гены выключены какие включены и можем оценить уровень активности этих генов у конкретного пациента пояснил автор исследования директор НИИ биологии старения ННГУ Михаил Иванченко Как уточнили в вузе врач сможет перепроверить решение нейросети согласиться или не согласиться с ним провести дополнительные исследования В будущем на основе разработки планируется создание клинических тест систем для оценки уровня экспрессии генов Это даст возможность ставить точные диагнозы в короткие сроки уверены ученые freepik Прислать новость Главные новости региона Telegram MAX

Модели ИИ на основе машинного обучения позволяют проводить высокоточную диагностику одного из самых агрессивных видов опухолей головного мозга глиомы Система определяет подтип опухоли прогнозирует выживаемость пациента и в перспективе будет помогать при выборе оптимальной тактики лечения Диагностика проводится по активности 13 ключевых генов связанных с тремя основными подтипами глиом астроцитомой олигодендроглиомой и глиобластомой Классическая диагностика глиом не всегда позволяет быстро и точно определить тип опухоли Наш инструмент оценивает опухоль на основе данных транскриптомного анализа когда мы видим какие гены выключены какие включены и можем оценить уровень активности этих генов у конкретного пациента Преимущество нашего решения в том что система определит подтип глиомы и позволит врачу подобрать нужный метод лечения рассказал автор исследования Михаил Иванченко Фото пресс служба ННГУ Подробнее на портале Научная Россия гены глиома

Ученые ННГУ разработали нейросеть способную идентифицировать типы опухолей головного мозга на основе анализа всего 13 генов Система не только классифицирует новообразования но и прогнозирует продолжительность жизни пациентов предоставляя врачам возможность для проверки диагноза и назначения дополнительных исследований В настоящее время технология проходит лабораторные испытания однако в перспективе на ее основе планируется создать клинические тест системы для ускорения и повышения точности диагностики mynnovgorod

В ННГУ разработали нейросеть для диагностики типов опухоли мозга Инструмент будет оценивать новообразование по активности 13 ключевых генов Система также способна прогнозировать выживаемость пациента и помогать в выборе лечения Врачи смогут проверить решение нейросети и провести дополнительные исследования В будущем на основе этого инструмента ученые планируют создать клинические тест системы для оценки уровня экспрессии генов Это позволит ставить точные диагнозы в короткие сроки полагают в ННГУ Подписывайтесь на Ъ Приволжье

Систему искусственного интеллекта для диагностики типа опухоли мозга разработали в ННГУ В вузе сообщили что модели ИИ на основе машинного обучения позволяют проводить высокоточную диагностику одного из самых агрессивных видов опухолей головного мозга глиомы Автор исследования директор Научно исследовательского института биологии старения ННГУ Михаил Иванченко рассказал что классическая диагностика глиом не всегда позволяет быстро и точно определить тип опухоли Гистологические исследования приводят к противоречивым диагнозам и даже высокотехнологичные протоколы МРТ могут не дать необходимую информацию из за неоднородности глиом Наш инструмент оценивает опухоль на основе данных транскриптомного анализа когда мы видим какие гены выключены какие включены и можем оценить уровень активности этих генов у конкретного пациента Преимущество нашего решения в том что система определит подтип глиомы и позволит врачу подобрать нужный метод лечения сказал Михаил Иванченко

Нижегородские ученые научили ИИ определять тип опухоли мозга Ученые Нижегородского государственного университета создали систему искусственного интеллекта ИИ для классификации опухолей головного мозга Разработка поможет определять конкретный тип глиомы одного из самых агрессивных видов новообразований www ferra ru news v rossii nizhegorodskie uchenye nauchili ii opredelyat tip opukholi mozga 20 10 2025 htm

Нижегородские ученые из ННГУ научили ИИ диагностировать опухоль мозга Врача это не заменит но помочь медикам может вполне ИИ анализирует активность 13 ключевых генов связанных с развитием онкологии мозга и на основе этого умеет классифицировать опухоль оценивать уровень риска для пациента В будущем считают ученые ННГУ это поможет врачам максимально быстро выбирать наиболее эффективную тактику лечения

ИИ для диагностики опухолей мозга из Нижнего Новгорода В ННГУ им Лобачевского создана ИИ система способная определять тип опухоли мозга и оценивать риски для пациента на основании активности 13 ключевых генов Подход позволяет дифференцировать основные подтипы глиом астроцитому олигодендроглиому и глиобластому и дополнительно прогнозировать выживаемость что потенциально повышает точность подбора терапии Особенностью разработки является использование принципов объяснимого ИИ врач видит какие генные изменения определяют прогноз Это повышает прозрачность алгоритма и доверие клиницистов Система уже готова к применению в научных и лабораторных исследованиях В перспективе планируется адаптация под клинические тест системы и интеграция в диагностику Тема объяснимости ИИ активно развивается и за рубежом недавнее исследование американских разработчиков показало что возможности комментируемых моделей значительно уменьшают количество отклонённых врачами рекомендаций и повышают принятие решений совместимых с клиническим опытом Профессия терапевт