В России создан первый публичный массив данных для обучения ИИ в реанимации

Российские ученые создают первый публичный массив данных для отделений интенсивной терапии предназначенный для обучения алгоритмов искусственного интеллекта Он станет фундаментом для отечественных ИИ решений в реанимации и позволит точнее выявлять пациентов нуждающихся в экстренной помощи Ключевым элементом разработки стали клинические фенотипы классификация которая заменит ограниченные и не всегда точные коды болезней Это позволит искусственному интеллекту обучаться на реальных состояниях пациентов а не на данных документации и в разы повысит качество помощи больным в критическом состоянии Например развитие сепсиса можно будет предсказать за шесть часов до его возникновения Подробнее в материале Известий Больше новостей IZ RU в MAX

Российские ученые работают над созданием первого национального структурированного массива данных реанимационного пациента Открытием стали клинические фенотипы классификация которая заменит ограниченные коды болезней Это позволит ИИ обучаться на реальных состояниях пациентов а не на данных документации Директор Института Интеллектуальных Кибернетических Систем национального исследовательского ядерного университета МИФИ Валентин Климов в прямом эфире радиоканала Слушаем на Радио России Создание первого публичного массива данных для отделения интенсивной терапии это действительно большой прорывной шаг для российской медицины и для создания подобного рода систем искусственного интеллекта Очень важно чтобы правильно использовался медицинский подход и собственно были прописаны регламенты что система искусственного интеллекта это не последнее слово в любом случае ответственность несет врач или консилиум врачей на котором должны оцениваться сложные случаи Интеллектуальный ассистент будет экономить время а также будет давать возможность для более точной диагностики Слушать Подписывайтесь на Радио России в Телеграм MAX и скачивайте официальное приложение Радио России

В России разработали систему для использования ИИ в реанимациях пишут Известия Первый публичный массив данных будет применяться в отделениях интенсивной терапии по всей стране Он предназначен для обучения алгоритмов искусственного интеллекта Разработка позволит точнее выявлять пациентов которым нужна экстренная помощь Как пишет газета Известия ключевым элементом стали клинические фенотипы Такая классификация заменит ограниченные и не всегда точные коды болезней Это позволит нейросетям обучаться на реальных состояниях пациентов а не на данных документации Издание отмечает что качество помощи больным в критическом состоянии должно вырасти в разы Например развитие сепсиса можно будет предсказать за шесть часов до его возникновения Подписаться на Говорит Москва Telegram VK MAX

Ума в палаты ученые разработали систему для использования ИИ в реанимациях по всей стране Национальный медицинский исследовательский центр НМИЦ по профилю анестезиология и реаниматология для взрослых Сеченовского университета стал базой для разработки первого национального структурированного массива данных реанимационного пациента Он позволит более эффективно обучать отечественные ИИ решения для отделений реанимации и интенсивной терапии ОРИТ по всей стране Новый датасет массив данных решает эту проблему за счет внедрения клинических фенотипов алгоритмической идентификации патофизиологических состояний на основе объективных показателей жизненных функций лабораторных данных и динамики состояния пациента В наборе данных на основе 5 3 тыс случаев выделено более 80 таких фенотипов включая сепсис острый респираторный дистресс синдром острую почечную недостаточность и другие критические состояния ИИ уже востребован в анестезиологии и реанимации а появление публичного датасета открывает новые возможности для практического применения отметила заведующая кафедрой анестезиологии реаниматологии и скорой медицинской помощи ИПО СамГМУ эксперт рынка НТИ Хелснет Инна Труханова Прежде всего это возможность более раннего реагирования на критические инциденты интраоперационно когда еще нет явных проявлений ни клинически ни на мониторах Кроме того ИИ способен повысить точность и скорость оценки состояния пациента в реанимации за счет точной и быстрой интегральной балльной оценки В анестезиологии технологии могут использоваться для подбора индивидуальных схем анестезии с учетом сопутствующих заболеваний результатов анализов и принимаемых препаратов В современных условиях любые верифицированные данные представляют ценность для разработки медицинских ИИ решений подчеркнул директор по маркетингу и сооснователь компании создающей системы поддержки врачебных решений Цельс участник рынка НТИ Хелснет Никита Николаев Такой набор будет полезен разработчикам как минимум для валидации то есть проверки качества метрик модели Кроме того он может применяться и для обучения ИИ несмотря на относительно небольшой объем Новости НТИ в МАХ