Методы искусственного интеллекта
Одним из приоритетных направлений исследований МЦКЛ является разработка и внедрение методов искусственного интеллекта в клиническую практику. Мы фокусируемся на задачах, где объем и сложность медицинских данных превышают возможности традиционного анализа и требуют использования алгоритмов машинного обучения и интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Особое внимание уделяется иммунологии, лимфологии и клинической генетике как областям с высокой диагностической и прогностической неопределенностью.
Направления исследований
Повышение точности диагностики, персонализацию терапии, раннее выявление рисков осложнений и поддержку врача при выборе оптимальной тактики лечения.
-
Алгоритмы АнализаРазработка алгоритмов анализа иммунологических и лимфологических показателей, включая многопараметрические лабораторные данные, динамику показателей и индивидуальные профили пациентов. -
Машинное обучениеМодели машинного обучения для интерпретации генетических и молекулярных данных с целью выявления клинически значимых паттернов, предрасположенностей и маркеров ответа на терапию. -
ПрогнозированиеИсследования в области прогнозирования течения заболеваний и оценки эффективности терапевтических вмешательств на основе комплексного анализа клинических, лабораторных и инструментальных данных. -
Поддержка решенияИнтеллектуальные системы поддержки принятия клинических решений, интегрируемые в врачебный рабочий процесс, включая рекомендации по диагностике, лечению и мониторингу состояния пациента. -
Цифровой аватарРазработка прототипов цифровых AI - аватаров для клинических платформ и модулей, ориентированных на использование в специализированных медицинских центрах и научно-исследовательских проектах.
Участие в конференциях
Ежегодно принимаем участие в специализированных конференция по информационным системам в здравоохранении HIMSS
