| Наименование РИД |
Система поддержки принятия врачебных решений на основе алгоритмов глубокого обучения
|
| Реферат |
Результатом выполненных исследований и разработок является прототип программной системы поддержки принятия врачебных решений при ведении пациентов с опухолями головного мозга. Система обеспечивает получение и предварительную обработку медицинских и эпидемиологических данных, автоматизированную обработку МРТ-изображений, расчёт ключевых количественных показателей и их интеграцию с клинико-анамнестической информацией пациента.
На основе методов машинного обучения реализованы модули оценки риска рецидива и неблагоприятных исходов, прогноза безрецидивной выживаемости и выбора тактики лечения из нескольких вариантов. Для врача формируются наглядные графики, структурированные числовые показатели и текстовые пояснения, а также интерактивный консультационный интерфейс.
Система интегрируется с медицинской информационной инфраструктурой организации, поддерживает требования законодательства Российской Федерации по защите персональных данных и может использоваться в отделениях нейрохирургии, нейроонкологии и лучевой диагностики. Ожидаемый эффект связан с повышением качества клинических решений и снижением трудоёмкости обработки данных и подготовки заключений.
|
| Возможные направления использования |
Результат может быть использован для создания и внедрения программного продукта – системы поддержки принятия врачебных решений при ведении пациентов с опухолями головного мозга. Система применяется в подразделениях нейрохирургии, нейроонкологии и лучевой диагностики для анализа МРТ-исследований, стратификации риска, прогноза рецидива и выживаемости, а также выбора тактики лечения.
На основе РИД могут быть развёрнуты услуги по получению «второго мнения», проведению мультидисциплинарных консилиумов, сопровождению клинико-научных исследований и обучению медицинских специалистов методам количественной нейровизуализации и прогнозирования исходов лечения.
|
| Количество опытных образцов |
1
|
| Количество просмотров |
5
|
| Наличие дополнительных файлов |
False
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-11-16T14:25:35.032506+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Программа для ЭВМ
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "ФОНД СОДЕЙСТВИЯ РАЗВИТИЮ МАЛЫХ ФОРМ ПРЕДПРИЯТИЙ В НАУЧНО-ТЕХНИЧЕСКОЙ СФЕРЕ"
|
| Руководитель работы |
Аллити Даниэль Буаззаевич
|
| Руководитель организации |
Аллити Даниэль Буаззаевич
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
124122000060-0
|
| Последний статус |
Подтверждена, 625112400219-3, 2025-11-24 14:12:07 UTC
|
| ОКПД |
Оригиналы программного обеспечения прочие
|
| Ключевые слова |
искусственный интеллект; система поддержки принятия врачебных решений; оценка риска рецидива; магнитно-резонансная томография; FHIR; пользовательский веб-интерфейс; объяснимый искусственный интеллект; индивидуальная эффективность лечения; прогноз выживаемости; анализ медицинских изображений
|
| Исполнители |
ОБЩЕСТВО С ОГРАНИЧЕННОЙ ОТВЕТСТВЕННОСТЬЮ "АЛЛИТИ"
|
| Авторы |
Ильин Игорь Васильевич; Загороднова Анна Игоревна; Балакирева Ольга Александровна; Аллити Даниэль Буаззаевич
|
| Коды тематических рубрик |
28.23.37 - Нейронные сети; 76.29.49 - Онкология; 28.23.15 - Распознавание образов. Обработка изображений; 28.23.20 - Формирование решений в интеллектуальной среде. Модели рассуждений; 76.29.51 - Неврология
|
| OESR |
Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8); Онкология; Статистика и теория вероятностей (Сюда входят исследования по статистическим методологиям, но исключаются исследования по прикладной статистике,которые должны быть отнесены к соответствующей области применения; Рентгенология, радиационная медицина, медицинская визуализация; Клиническая неврология
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;; в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий;
|
