Завтра, 25 января в рамках ежегодной зимней конференции «Лейкозы и лимфомы. Терапия и фундаментальные исследования» стартует конференция «Татьянин день» – элементы искусственного интеллекта в современной гематологии». На трех сессиях: здравоохранение, клиника, исследование будет представлено 13 докладов.
Выступят представители Департамента цифрового развития и информационных технологий Минздрава России, Центрального научно-исследовательского института организации и информации здравоохранения, НИИ биомедицинской техники, Института цифровой медицины, Городской клинической больницы им. С.П.Боткина Департамента здравоохранения города Москвы, НМИЦ терапии и профилактической медицины Минздрава России, Национального исследовательского университета «Высшей школы экономики», Московской городской онкологической больницы N62 Департамента здравоохранения города Москвы, Московского государственного технического университета имени Н.Э. Баумана.
От НМИЦ гематологии Минздрава России свои доклады представят:
Евгений Евгеньевич Звонков – д.м.н., отделом лимфопролиферативных заболеваний, заведующий отделением гематологии и химиотерапии лимфом с блоком трансплантации костного мозга и гемопоэтических стволовых клеток.
«Основная причина, по которой необходимо осветить тему искусственного интеллекта в медицинской практике, – это появление огромного количества медицинской информации, которая растет с каждым годом в геометрической прогрессии. Врач уже физиологически не в состоянии освоить этот объем знаний. Это одна из причин, почему искусственный интеллект появляется, будет развиваться и совсем скоро войдет в нашу практику.
Кроме того, несмотря на нехватку медицинского персонала, время диктует новые требования в персонализации медицинских подходов. Безусловно, искусственный интеллект не заменит врача, но может стать реальным помощником в его практике как в диагностике, так и в лечении.
Цель моей лекции на примере терапии лимфом и хронического лимфолейкоза – ответить на вопрос: зачем искусственный интеллект нужен в медицине? Будет представлен исторический экскурс появления искусственного интеллекта в различных сферах человеческой жизни, трансформация его в медицину, возможности искусственного интеллекта в диагностике, в выборе терапии, в прогнозе заболевания. Все эти вопросы будут обсуждаться в лекции».
Пономарев Родион Викторович – к.м.н., руководитель сектора изучения неопухолевых заболеваний системы крови, врач-гематолог отделения гематологии и химиотерапии орфанных заболеваний.
«За последнее десятилетие алгоритмы искусственного интеллекта незаметно вошли в повседневную жизнь каждого человека. Медицина не стоит в стороне - на сегодняшний день здравоохранение рассматривается одной из наиболее перспективных сфер применения алгоритмов машинного обучения и искусственных нейронных сетей. Уже сегодня алгоритмы искусственного интеллекта помогают врачам анализировать медицинские изображения, находить ранее неизвестные закономерности в течении патологических процессов, создавать новые терапевтические молекулы.
В нашем докладе будут освещены вопросы применения искусственного интеллекта в области диагностики и дифференциальной диагностики анемий, а также будет представлен дизайн исследования с применением методов машинного обучения, которое стартовало в НМИЦ гематологии Минздрава России».
«Поиск генетических предикторов ответа на терапию заболеваний системы крови (ММ, ОПЛ, ХМЛ) с использованием алгоритмов машинного обучения».
Куликов Сергей Михайлович – к.т.н., начальник информационно-аналитического отдела.
"Я буду говорить о нашем первом опыте использования новых продвинутых методов анализа данных. Сейчас мы сталкиваемся с ситуацией, когда классические методы работают неустойчиво или вообще не работают. Парадоксальная ситуация, когда объектов изучения не очень много, а информации о них много. Как пример – полногеномное секвенирование. Десятки, сотни тысяч байтов информации, а в исследовании 100 человек. В этой ситуации очень важно разобраться с этим объемом данных, выбрать те признаки, которые наиболее информативны, а затем что-то с ними делать. Это некоторое расширение классических методов анализа в науке. Я продемонстрирую четыре задачи из разных областей, которые объединены этим свойством: когда признаков много, а больных мало. Покажу, как из этого большого количества признаков можно отбирать самое нужное.
В программе будет представлен личный опыт, лучшие практики, интересные дискуссии.
Зарегистрироваться для очного участия: https://clck.ru/37eLHa
Зарегистрироваться для подключения к трансляции: https://leikozi-limfomi.site
Начало в 9 часов 30 минут.
