Ученые ТГУ с помощью ИИ снизят риски неверной диагностики

 Ученые Томского госуниверситета (ТГУ) разработали метод, который позволит минимизировать риск неверных диагнозов при исследовании образцов биотканей и жидкостей пациентов на рамановском микроскопе; ученые видят решение в использовании искусственного интеллекта (ИИ), обученного поиску биомаркеров болезней, сообщает пресс-служба вуза в понедельник. 

Уточняется, что ученые ТГУ в рамках мегагранта правительства РФ разрабатывают инновационные подходы, которые уменьшат время диагностики заболеваний до нескольких минут. На этот раз они придумали как убрать "шумы" и снизить риски неверной диагностики, когда образцы биотканей и жидкостей пациента исследуются на рамановском микроскопе. Ими установлено, что методы машинного обучения позволят анализировать рамановские спектры точнее.

"Чтобы свести риски диагностических погрешностей к минимуму, ученые с помощью математического моделирования из известных молекул создают смеси молекул, то есть искусственно "производят" биомаркеры тех или иных заболеваний. Полученную библиотеку данных используют для обучения нейросети, после чего ее тестируют на реальных образцах биологических жидкостей или тканей, взятых у людей", – говорится в сообщении.

Отмечается, что пока исследования ученых лаборатории лазерного молекулярного имиджинга и машинного обучения ТГУ находятся на ранней стадии, но полученные результаты уже говорят о больших перспективах метода. Подход может быть использован не только для обеспечения точности диагностики заболеваний, но и при проведении криминалистической экспертизы, для которой критически важно избежать ошибок.

Добавляется, что в состав научной группы, которая занимается разработкой новых инструментов и технологий диагностики с использованием современных методов оптической спектроскопии и машинного обучения, входят сотрудники Томского, Саратовского, Московского государственных университетов, руководитель проекта – Игорь Леднев (Университет Олбани, США).