+7 (495) 978-25-11, med@consef.ru
Регистрация

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

Региональный cервис «Электронный рецепт»
Организация:
ООО «СофТраст», ООО «Медиката»

Авторы:

№ п/п Ф.И.О. Ученая степень, ученое звание, функциональная роль.
1 Новиков Андрей Валерьевич Аналитик проекта, генеральный директор, ООО «СофТраст»
2 Кульбабов Василий Леонидович Аналитик, менеджер проекта, ООО «СофТраст»
3 Крисанов Игорь Васильевич Аналитик проекта, ООО «СофТраст»
4 Пономарчук Дмитрий Олегович Разработчик проекта, ведущий инженер, ООО «СофТраст»
5 Сергеев Максим Михайлович Разработчик проекта, старший инженер, ООО «СофТраст»
6 Полупанов Сергей Александрович Инженер по внедрению, ООО «СофТраст»
7 Богачев Александр Викторович Разработчик проекта, технический директор, ООО «Медиката»
8 Городецкий Борис Борисович Аналитик проекта, ООО «Медиката»
9 Беспятов Иван Иванович Главный аналитик проекта, ООО «Медиката»
Ответственное лицо:
Ивасив Сергей Вячеславович
Телефоны:
+7 4722 58-52-01, +7 905 171-08-03
E-mail:

Новости

Подписаться на новости

Проголосуйте за лучшее ИТ-решение 2026 года

На портале ИТМ стартовало онлайн-голосование XXI конкурса разработок «Лучшее ИТ-решение» 2026 года. Приглашаем вас принять в нем участие!

Ежегодный конкурс разработок в области информатизации здравоохранения проводится ежегодно с 2006 года с целью стимулирования внедрения лучших отечественных инновационных ИТ-разработок в здравоохранении для достижения нового качества, эффективности, доступности и безопасности медицинской помощи.

Конкурс является одним из инструментов экспертизы элементов и компонентов отраслевой ИТ инфраструктуры и новых технологических ИТ-решений, а также признания заслуг ведущих разработчиков.

Торжественная церемония объявления имен финалистов и поздравление победителей конкурса проходит на итоговом Ежегодном международном конгрессе «Информационные технологии в медицине» в октябре в Москве.

Как ИИ помогает искать генетические маркеры ответа на терапию

Можно ли по особенностям ДНК понять, почему один пациент отвечает на лечение лучше другого? Об этом на «ИТМ 2026» расскажет Мария Попцова, заведующая международной лабораторией биоинформатики НИУ ВШЭ, в докладе «Метод отбора маркерных некодирующих вариантов с помощью AlphaGenome и фундаментальных моделей геномики».

В центре внимания — некодирующие варианты ДНК. Они не меняют структуру белка напрямую, но могут влиять на активность генов — например, определять, сколько белка производит клетка и в каких тканях.

Исследователи предложили метод отбора таких вариантов по их предполагаемому аллель-специфическому влиянию на экспрессию генов. На данных полногеномного секвенирования пациентов с идиопатической легочной артериальной гипертензией с помощью AlphaGenome оценили влияние вариантов в области гена BMPR2 на его активность в 285 тканях.

Для классификации вариантов применили инструменты AutoGluon. Результаты AlphaGenome сопоставили с прогнозами других фундаментальных моделей геномики — Borzoi, DNABERT-2, HyenaDNA, Caduceus и Evo 2.

Зачем это нужно? Такой подход может помочь находить генетические маркеры, связанные с особенностями заболевания и ответом на терапию, а также определять варианты, которые требуют дальнейшей экспериментальной проверки.

Медицинская микробиология как задача data science

Медицинская микробиология как задача data science: от отдельных антибиотикограмм к национальной системе данных — так называется доклад заместителя директора Смоленского государственного медицинского университета Алексея Кузьменкова на «ИТМ-2026».

Анализ данных устойчивости к антимикробным препаратам требует стандартизации, формализованного контроля качества и оценки межлабораторной сопоставимости результатов. Применение статистических методов и алгоритмов интеллектуального анализа позволяет выявлять систематические ошибки, оценивать факторы вариабельности и формировать воспроизводимые показатели антибиотикорезистентности. Интеграция стандартизированных данных создает основу для многоуровневого мониторинга и построения национальной системы микробиологических данных для терапии пациентов.
Все новости
Наверх