Российские вузы и центры разрабатывают цифровые инструменты для медицины

Отечественные университеты и научные организации создают цифровые платформы, мобильные приложения и ИИ‑алгоритмы, часть из которых уже разработана, а над другими продолжаются работы, направленные на диагностику, прогнозирование рисков и реабилитацию.

Российские медицинские университеты и научные центры разработали ряд цифровых платформ и алгоритмов для автоматизации врачебных решений, диагностики и персонализированной помощи. Новые инструменты охватывают направления от педиатрии и акушерства до онкологии и психиатрии.

Диагностика и расчет клинических рисков

Специалисты НМИЦ им. В.А. Алмазова создали программу автоматической сегментации таза на медицинских изображениях, которая строит трехмерные модели и рассчитывает риски тазово-плодовой диспропорции для выбора тактики родов. В Медико-генетическом научном центре им. Н.П. Бочкова разработали калькулятор вероятности семейной гиперхолестеринемии по липидограмме, а также зарегистрировали ИИ-программу OrganoMetric для автоматического анализа морфометрических характеристик органоидов по микроскопическим снимкам.

Смоленский государственный медицинский университет разработал мобильное приложение «ОстеоРиск» для педиатров и детских эндокринологов, оценивающее вероятность остеопороза у детей с учетом денситометрии. Башкирский ГМУ разработал программу для экспресс-оценки приверженности пациентов лекарственной терапии при массовых скринингах.

Персонализированная терапия и реабилитация

В сфере психологической поддержки РГПУ им. А.И. Герцена совместно с НМИЦ онкологии им. Н.Н. Петрова создает цифровую платформу сопровождения онкобольных, учитывающую специфические симптомы вроде страха рецидива. Проект получил грант Российского научного фонда в размере 15 млн рублей со сроком реализации до июня 2029 года.

НМИЦ психиатрии и наркологии им. В.П. Сербского разработал программу тренировки социальных навыков с использованием виртуальной реальности для пациентов с расстройствами шизофренического спектра. Методика включает вводный и диагностический этапы, пять тренировочных занятий и итоговую оценку для отработки бытовых ситуаций и сейчас проходит клинические испытания. Кроме того, МГУ им. М.В. Ломоносова до конца 2028 года намерен разработать нейросетевые методы анализа изображений сверхвысокого разрешения для интеграции в платформу PathScribe при поддержке гранта РНФ на 21 млн рублей.

Vademecum