Регистрация

10—11 октября 2019 года
Москва, Конгресс-центр гостиницы «Космос»

Авторизация

Авторизация

Пожалуйста, авторизуйтесь!

Логин:
Пароль:

Забыли свой пароль?

Зарегистрироваться на ITMportal.ru
Если вы впервые на сайте, нажмите Зарегистрироваться на ITMportal.ru.

Авторизация через соцсети:

Впервые в истории «ИТМ ИИ» — презентация книги

«Наука о данных и искусственный интеллект в медицине» — фундаментальное практическое руководство, которое шаг за шагом проводит читателя через весь цикл работы с биомедицинскими данными: от идеи исследования до внедрения моделей машинного обучения в реальную клиническую практику.

Книга объединяет классические подходы доказательной медицины и статистики с современными инструментами Data Science и ИИ, показывая, как превратить разрозненные медицинские данные в обоснованные решения для врача, исследователя, администратора здравоохранения или разработчика цифровых продуктов.

Авторы — коллектив специалистов Смоленского государственного медицинского университета и НИИ антимикробной химиотерапии, много лет преподающих курс «Технологии науки о данных в медицине» (его окончили более 2 тыс. студентов и ординаторов) и разрабатывающих программные решения для практического здравоохранения. Их опыт делает книгу не академическим трактатом, а рабочим инструментом, ориентированным на реальные задачи клиники и исследований.

Структура книги выстроена как логичный учебный маршрут. Первая глава задает основу — объясняет принципы доказательной медицины, виды биомедицинских и клинических исследований, уровни доказательности, типичные ошибки и особенности систематических обзоров и метаанализа. Вторая глава касается конвейеров обработки данных, валидации и очистки, а также получения данных из внешних источников; третья глава вводит в системы управления базами данных и SQL и так далее.

Авторы делают акцент на том, что успешные проекты в области медицинского ИИ находятся на стыке двух компетенций — глубокой клинической экспертизы и владения инструментами науки о данных. Книга помогает сократить этот разрыв: врачу она дает язык и инструментарий дата-сайентиста, а специалисту с техническим образованием — понимание логики медицинских исследований и требований к безопасности и обоснованности решений.

Один из авторов книги, модератор секции «ИТМ ИИ» по клинической биоинформатике профессор Алексей Кузьменков расскажет о пути «От цифровых решений для контроля инфекций и AMR — к учебному курсу по ML».

Секция по клинической биоинформатике пройдет 12 февраля с 13 до 15 часов в зале «Галактика 1, 2» бизнес-центра отеля «Космос» (м. ВДНХ, Москва).

ИИ-трансформация рутинных анализов: от контроля качества до персонализированного риска в медицинской лаборатории

На «ИТМ ИИ» генеральный директор ЛАБХАБ, заведующий клинико-диагностической лабораторией ООО «ЕВРОТЕСТ», член комитета по ИИ «Федерации лабораторной медицины» Ринат Гимадиев представит доклад об опыте создания платформы «ЛАБЧЕКАП» — ИИ-решения для комплексной трансформации работы медицинских лабораторий.

Платформа решает две ключевые задачи:

  1. Обеспечивает сквозной AI-контроль всех этапов лабораторного процесса для минимизации ошибок и снижения операционных затрат.
  2. Углубленный предиктивный скрининг: на основе стандартных лабораторных данных диспансеризации с высокой точностью прогнозирует уровни дорогостоящих маркеров (XC-ЛПНП, HbA1c и др.) и выявляет пациентов с риском ХНИЗ.

Решение основано на уникальной базе данных «скрининг + золотой стандарт» (>1,5 млн записей) и алгоритмах машинного обучения. Реализовано как API-сервис для интеграции с ЛИС.

Результаты:

  • экономия для системы ОМС до 99% при скрининге ключевых показателей; снижение затрат лабораторий на реагенты и брак до 96%;
  • выявление дополнительных 4,3% пациентов с риском дислипидемий, пропускаемых стандартной диспансеризацией;
  • успешные пилоты в ведущих центрах Москвы.

Эксперт раскроет технологические аспекты, кейсы внедрения и стратегическую роль платформы в переходе к предиктивной и персонализированной медицине в рамках национальных проектов.

Новости участников ИТМ

Наверх