Использование искусственного интеллекта в медицине
Идея проекта была предложена медицинскими экспертами, постоянно сталкивающимися с проблемой низкой эффективности методов оценки риска преждевременных родов в клинической практике и сложностями оказания высококвалифицированной помощи в отдаленных арктических районах РК из-за нехватки специалистов и необходимого оборудования.
Для решения проблемы были применены технологии искусственного интеллекта с целью повышения точности расчета прогнозирования рисков, что должно благоприятно сказаться на маршрутизации пациенток и своевременности оказания медицинской помощи.
Проект имеет высокую значимость для медицины и демографии региона, поскольку разработанный модуль позволяет врачу качественно прогнозировать возможные риски репродуктивных потерь, с точностью выше 80%, учитывая уникальную историю здоровья каждого пациента, что раньше было сложно предсказать. Конечно, нельзя не упомянуть и значимость проекта с точки зрения применения искусственного интеллекта в медицине, что открывает новые возможности для применения схожих методов в других разработках на стыке медицины и информационных технологий,
− рассказала Юлия Болдина, руководитель научного проекта.
Используя накопленные данные по течению беременностей у пациентов медицинских учреждений Карелии и выявляя специфичные факторы риска – параметры здоровья, присущие пациентам региона и влияющие на возможные перинатальные исходы, были разработаны две модели, позволяющие организовать полный цикл обработки данных и прогнозирования возможных репродуктивных потерь.
На текущий момент ведутся работы по внедрению разработанной системы в клиническое использование, встраивание модуля в используемое в медицинских учреждениях Республики Карелия программное обеспечение, позволяющее в дальнейшем с помощью нескольких простых действий получить прогноз рисков, выполненных модулем.
Проект поможет снизить репродуктивные потери и улучшить демографическую ситуацию в Арктической зоне Республики Карелия и станет одним из примеров эффективного использования ИИ в медицине.
Заинтересовавшись возможностью применения своих профессиональных компетенций, их повышения и применения в области медицины, получения опыта работы в междисциплинарной команде, мы с энтузиазмом подключились к выполнению проекта.
Нашими задачами как раз была разработка двух моделей экспертного модуля. Михаил Меньщиков занимался разработкой модуля по обработке текстов врачебных записей, я же занималась предиктивной моделью, которая используется на втором шаге и является ключевой для формирования прогноза преждевременных родов. Передо мной стояли задачи по формированию выборок для обучения модели, проведению экспериментов по применению эффективных методов машинного обучения, улучшению модели на дополнительных данных, ее валидации и апробации,
− рассказала Кристина Светова, студентка Института математики и информационных наук ПетрГУ.
Пресс-служба ПетрГУ
