ИИ поможет развивать меценатство и диагностировать болезни
29 Августа 2019

Два проекта ТГУ вышли в финал конкурса цифровых решений, организованного Агентством стратегических инициатив (АСИ). Его участниками стали более 1000 data-аналитиков из 62 регионов России. Перед разработчиками поставлены задачи, которые необходимо решить для разных регионов страны. Ученые ТГУ предложили два проекта — платформу для хранения и автоматического интеллектуального анализа медицинских данных и новый подход для поиска потенциальных меценатов.

Для решения поставленных задач «айтишники» ТГУ используют технологии машинного обучения для распознавания образов и текстов, методы прогнозной аналитики, обучение нейронной сети и другие инструменты. С их помощью команда Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ решает проблему персонализации медицины. Учёные создают IT-платформу для обработки биомедицинских данных, которая одновременно будет служить помощником врачам-клиницистам.

— Платформа будет выполнять несколько функций, в частности, аккумуляцию и хранение больших объемов данных с возможностью интеллектуального анализа документации разного характера, таких как ЭКГ, МРТ, КТ, иммуносигнатуры, — объясняет научный руководитель команды ТГУ, директор ИПМКН Александр Замятин. — Работа над подобными инструментами в России и мире уже ведется, есть результаты, но пока они фрагментарные.

123.jpg

Один из сдерживающих факторов, по словам Александра Замятина, — это отсутствие тренировочных наборов для машинного обучения. Для каждого заболевания необходимо разложить медицинские данные на норму, патологию и группы риска. Эти вопросы и должна решать разрабатываемая платформа, объединяющая компетенции аналитиков данных, программистов и медицинских экспертов.

Используемые источники информации — базы данных медицинских учреждений с результатами медицинской диагностики, полученные в ходе повседневной клинической практики и публичные репозитории с данными экспериментальных исследований в области медицинской диагностики.

Итоговым результатом проекта станет комплекс цифровых решений, которые будут способствовать улучшению качества диагностики, в том числе выявлению заболеваний на ранней стадии. Пользовательский интерфейс для использования разработанных инструментов анализа медицинских данных позволит применять их без глубоких знаний в области IT.

Второй проект ТГУ, вышедший в финал престижного конкурса АСИ, предлагает цифровое решение для выявления субъектов благотворительности в регионе. Их идентификация основана на сборе и анализе текстовых данных социальных сетей, например, сети «ВКонтакте». Подход, предложенный командой ТГУ, — «Авокадо Хаоса» — позволяет повысить эффективность использования онлайн-ресурсов за счет автоматической классификации данных «мусор — не мусор» на основе обучающей выборки и осуществить классификацию авторов и сообществ по разным типам: официальные благотворительные организации, инициативные группы, самостоятельные жертвователи. Наличие такого алгоритма, по словам сотрудника ИПМКН и лаборатории больших данных Вячеслава Гойко, будет способствовать развитию благотворительной деятельности в регионе и в России в целом.

Подводя итоги полуфинала, руководитель центра цифрового развития АСИ Вера Адаева отметила, что «большинство решений можно назвать не MVP, а полноценными продуктами с готовыми интерфейсами, которые уже можно внедрять в регионах. Команды написали хорошие программные коды и инструкции к ним, а также при отсутствии достаточного количества данных в задачах пытались найти неординарные способы их решения».