На базе Межвузовского кампуса разрабатывают ИИ для здравоохранения

На базе Межвузовского кампуса Евразийского научно-образовательного центра (НОЦ) активно ведётся разработка интеллектуальных систем для здравоохранения. Ключевым участником процесса выступает лаборатория математического моделирования Башкирского государственного медицинского университета, создающая программные решения на основе искусственного интеллекта.

Основная задача этих технологий — оптимизация работы врачей и повышение качества медицинского образования. ИИ-сервисы позволяют автоматизировать обработку больших массивов данных, повысить точность интерпретации рентгенологических снимков, МРТ и других видов диагностики, а также выявлять ранние признаки онкологии и травматических повреждений с большей эффективностью, чем при визуальном осмотре.

Среди наиболее перспективных разработок можно выделить несколько направлений:

1. Цифровой помощник стоматолога. Программа анализирует трёхмерные снимки челюстно-лицевой области. Она способна самостоятельно выделять патологические зоны, строить подробную анатомическую модель пациента и наглядно демонстрировать изменения в корнях зубов, костной ткани и зубном ряду. Этот инструмент будет полезен как практикующим врачам для планирования лечения, так и студентам-медикам в процессе обучения.
2. Аналитика роботизированной хирургии. В клинике БГМУ успешно функционирует Центр роботической хирургии, где ежегодно проводятся сотни операций. Учёные разрабатывают платформу «OpeLab», которая анализирует видеозаписи хирургических вмешательств. Система изучает этапы операции, используемые инструменты, траектории движений манипуляторов, скорость выполнения задач и длительность пауз. Собранная информация служит базой для объективного разбора техники хирурга, создания учебных пособий и научных исследований.
3. Диагностика сердечно-сосудистых патологий. Ведутся работы над сервисом «ArtPiece» для анализа ангиографических изображений. Искусственный интеллект помогает быстро оценивать состояние коронарных сосудов, точно определять участки стеноза или другие аномалии и автоматически формировать диагностическое заключение, что критически важно для борьбы с главной причиной смертности.

Внедрение подобных технологий позволяет глубже понимать динамику биологических процессов, прогнозировать развитие заболеваний и эффективность терапии, что открывает путь к созданию принципиально новых методов лечения и совершенствованию существующих протоколов [sources=[Источник: правительство РБ]]