Цифровые технологии не только являются устойчивой платформой для диагностического поиска многих заболеваний, но и помогают реализовать конкретные терапевтические и хирургические стратегии. Распространение новых инфекционных вызовов заставило медицинское сообщество задуматься о дистанционных формах диагностики, обработки данных и принятия врачебных решений. Благодаря современным возможностям применения технологий искусственного интеллекта (ИИ) на базе Тверского государственного медицинского университета активно используются разные его направления: генеративный ИИ в работе с текстом, генеративный ИИ для работы с изображениями, обработка больших массивов информации, решения без заранее заданного алгоритма, распознавание образов, звуков, симптомов
Идентификаторы и классификаторы
- SCI
- Информатика
В современном мире невозможно проведение лечебно-реабилитационных мероприятий без цифровых технологий, которые применяются для диагностического поиска многих заболеваний, а также помогают в реализации конкретных терапевтических и хирургических стратегий, обработке больших массивов данных, а следовательно, и в формировании мощной научной базы для дальнейших клинических и фундаментальных исследований в медицинской науке
Список литературы
1. Глущенко В.М., Пронькин Н.Н. Междисциплинарный подход в исследовании сложных систем // Экономические исследования и разработки. 2020. № 4. С. 106-113. EDN: CFPEBL
2. Rozenblum R., Rodriguez-Monguio R., Volk L.A., Forsythe K.J., Myers S., McGurrin M., Seoane-Vazquez E. Using a Machine Learning System to Identify and Prevent Medication Prescribing Errors: a Clinical and Cost Analysis Evaluation // The Joint Commission Journal on Quality and Patient Safety. 2020. V. 46. № 1. P. 3-10.
3. Carracedo-Reboredo P., Liñares-Blanco J., Rodríguez-Fernández N., Cedrón F., Novoa F.J., Carballal A., Fernandez-Lozano C. A Review on Machine Learning Approaches and Trends in Drug Discovery // Computational and structural biotechnology journal. 2021. V. 19. P. 4538-4558. EDN: EBWLTO
4. Ghassemi M., Naumann T., Schulam P., Beam A.L., Chen I.Y., Ranganath R.A. A Review of Challenges and Opportunities in Machine Learning for Health // AMIA Summits on Translational Science Proceedings. 2020. V. 2020. P. 191-200.
5. Machine Learning Lab - Intelligence Artificielle pour tous! URL: https: //en.mlab.ai/communications/associated-press-uses-machine-learning-automate-writing-corporate-financial-reports (дата обращения: 02.12.2024).
6. Дорожная карта развития “сквозной” цифровой технологии “Нейротехнологии и искусственный интеллект” в России. URL: https://digital.gov.ru/ru/documents/6658/(дата обращения: 02.12.2024).
7. О развитии искусственного интеллекта в Российской Федерации: Указ Президента Российской Федерации от 10.10.2019 № 490. URL: https: //base.gara nt.ru/72838946/?ysclid=m47bt08uqm993847192/(дата обращения: 02.12.2024).
8. Rahmani A.M., Yousefpoor E., Yousefpoor M.S., Mehmood Z., Haider A., Hosseinzadeh M., Ali Naqvi R. Machine Learning (ML) in Medicine: Review, Applications, and Challenges // Mathematics. 2021. V. 9. № 22. P. 2970. EDN: URZUJC
Выпуск
Другие статьи выпуска
На современном этапе развития медицины происходит активное внедрение естественных наук физико-математического цикла в сферу диагностики, лечения и профилактики заболеваний. Одним из перспективных направлений является использование кристалломорфологического метода диагностики, основанного на том, что реальные кристаллы обладают уникальными особенностями, которые определяют их габитус. Методы компьютерной морфометрии открывают широкие возможности для применения их в медицинской биокристалломике, но для их практического разных областей. Рассмотрены гистологические характеристики препаратов кожи, а также процесс кристаллизации плазмы крови на различных этапах регенерации ран, вызванных различными причинами. Проанализированы литературные источники в области использования компьютерных технологий по рассматриваемому вопросу
На основе подхода, реализуемого в методе анализа классификаций, осуществлено структурирование направлений и тематики исследований, осуществляемых в головной научно-исследовательской организации по проблемам строительства противовоздушной (воздушно-космической) обороны страны - Центральном научно-исследовательском институте Воздушно-космических сил Министерства обороны Российской Федерации (ЦНИИ ВКС) в интересах привлечения к исследованиям талантливых молодых ученых и специалистов - выпускников высших учебных заведений. Рассмотрены фундаментальные дисциплины, изучаемые в образовательных учреждениях и представляющие интерес для решения проблем обороны и безопасности государства. Представлены результаты выступлений руководителей ЦНИИ ВКС на VI научном семинаре «Золотовские чтения». Обобщены данные о существующем научно-техническом потенциале ЦНИИ ВКС и перспективах его развития для формирования целевой мотивации у будущих молодых ученых.
В статье представлена математическая модель расчета времени дозирования рудного сырья как основа создания программного комплекса автоматизации работы смесителей дозировочных комплексов отечественных горнорудных предприятий. Применение разработанной модели дает возможность проектировать современные дозировочно-смесительные комплексы для получения необходимого качества рудного сырья при минимальном времени смешивания, что существенно снижает простой технологического оборудования и тем самым повышает энергоэффективность агломерационных фабрик. Отмечено, что представление формы смесителя в виде ячеистой структуры позволило обеспечить неизменность состава рудного материала в процессе смешивания и при этом определить оптимальный закон движения его частиц. При использовании разработанного программного комплекса брак в составе шихты снизился на 11 %, скорость ссыпания сырья увеличилась на 17,4 %, а время общего простоя оборудования сократилось в 1,37 раза
В статье раскрываются вопросы применения искусственного интеллекта в жизненном цикле автоматизированных систем подготовки данных управления летательными аппаратами. В настоящее время происходит затягивание сроков создания таких систем и сдачи их в эксплуатацию. Причинами этого является недостаточная степень автоматизации процессов проектирования, разработки конструкторской документации, испытаний и сопровождения эксплуатации системы. Предлагаемая универсальная система управления жизненным циклом системы подготовки данных основана на использовании искусственного интеллекта и состоит из совокупности автоматизированных рабочих мест: проектирования системы, программирования, испытаний и сопровождения эксплуатации системы. Проведен расчет времени, затрачиваемого на разработку системы, и показан предполагаемый эффект от применения искусственного интеллекта в этом процессе
В статье рассмотрен оптимизационный подход к повышению эффективности управления распределением инвестиционного ресурса между объектами организационной системы с учетом интегрального объема инвестиций и уровня показателей эффективности развития, определяемых управляющим центром. С целью повышения эффективности программно-целевого подхода к развитию многообъектной организационной системы (МОС) разработан ряд моделей и алгоритмов моделирования и оптимизации распределения инвестиций при управлении данным процессом. При этом рассмотрены как процессы балансировки назначения инвестиций по направлениям программы развития, так и процессы ребалансировки по результатам мониторинга первоначальной программы и наличия высвободившихся ресурсов. Приведен пример формализации оптимизационной задачи ребалансировки, ее экстремальных и граничных условий. Предложен способ ранжирования объектов по критерию упущенной выгоды, определяемому по итогам мониторинга выполнения планов развития МОС по отдельным программам и экспертным путем. В качестве меры близости этих ранговых рядов используется коэффициент ранговой корреляции Спирмена. Показано применение разработанных программных средств, сопряженных с информационной системой мониторинга реализации программы развития, в практике управления инвестированием организационных систем на примере распределения субсидий для реализации программы сельскохозяйственного развития региона в департаменте аграрной политики Воронежской области
На основе данных эксплуатации буровых станков СБШ-250 в период с 2013 по 2023 годы на карьере Кальмакыр установлена частота отказов для станков и их основных систем: мачты, ходовой тележки, редуктора, компрессора, гидросистемы. Показано, что количество отказов изменяется циклично в процессе эксплуатации станков, при этом их число для узлов незначительно варьируется у различных станков. Большее количество возникает в различные периоды от начала эксплуатации узлов, а максимальное приходится на компрессор и гидросистему. Учет цикличности отказов может быть использован при прогнозе производительности и расчете необходимого количества запасных частей
Рассмотрены основные подходы к разработке геотехнологий комплексного освоения техногенных месторождений добычи бурого угля. Обоснованы технологические принципы комплексного освоения месторождений бурого угля. Представлены результаты исследования техногенного сырья на содержание тяжелых металлов и уровень кислотности. Показано, что решение проблемы состоит в комплексном подходе к изучению и созданию геотехнологий переработки отходов добычи бурого угля и экстракции полезных компонентов отходов его добычи. Предложены технологическая схема и технические решения по получению и использованию продуктов извлечения отходов производства
Трубчатая форма кускового торфа по праву считается наиболее перспективной, поскольку обладает большей площадью испарения влаги, лучше поджигается и стабильнее горит в твердотопливных котлах. Такой кусок характеризуется такими параметрами, как наружный диаметр, внутренний диаметр, длина. Естественно, что возникают вопросы о параметрах, которые можно назвать рациональными, или оптимальными по критериям прочности на изгиб, технологичности и равномерности сушки. В данной статье сделана попытка ответить на поставленные вопросы теоретически. Приведены рекомендуемые рациональные соотношения диаметров и сами диаметры торфяных кусков. Отмечено, что предполагается необходимая экспериментальная проверка полученных результатов в лабораторных условиях
Исследованы микроструктура, химический и фазовый состав заготовок серого чугуна для стеклоформ. Обоснована необходимость контроля фазового состава чугуна и формирования отдельных структурных составляющих в процессе послойного затвердевания отливки для обеспечения повышенных эксплуатационных свойств деталей формокомплекта, работающих в тяжелых условиях циклических термических нагрузок и абразивного износа.
Проведены металлографические исследования конструкционной стали марки 30ХН3А в зоне лазерной закалки. Термоупрочнение образцов выполняли с помощью непрерывного излучения многоканального СО2-лазера на различных режимах. Показано, что данный тип лазеров, в отличие от однолучевых, обладает однородностью тепловложения по ширине полосы упрочнения. В зоне лазерной закалки на оптимальном режиме сталь имеет структуру мартенсита с микротвердостью ~7 500 МПа. Глубина упрочненного слоя составляет ~1,3 мм. Показана эффективность применения многоканального СО2-лазера для закалки конструкционной стали.
Представлен анализ известных способов и патронов для установки валов на центрах металлорежущих станков. Отмечена актуальность работы по созданию способа и средства для установки вала с конической поверхностью Изложена сущность разработанного способа установки, в котором передача крутящего момента от шпинделя станка на вал осуществляется путем закрепления за коническую поверхность. Раскрыто устройство и принцип действия спроектированного патрона с переменным характером движения его зажимных элементов вдоль линии центров. Приведен сравнительный анализ предложенных способа и патрона с аналогичными известными решениями. Отражены оригинальность разработок и достигаемый технический результат.
Статья посвящена синтезу зубчатой передачи с возможностью изменения угла между осями колес. Приведено решение для передачи, одно из зубчатых колес которой коническое, а второе – тороидное с материализованной внутренней областью тора. Для этого опора для вращательного движения тороидного зубчатого колеса должна быть размещена на охватывающем его коленчатом валу, коренные шейки которого смонтированы на ползунах с неподвижными направляющими, параллельными касательной к делительному конусу конического зубчатого колеса. Коленчатый вал снабжен синусным механизмом, содержащим смонтированный на щеке коленчатого вала кривошип, соединенный с ползуном, неподвижная направляющая которого расположена перпендикулярно неподвижным направляющим опор коренных шеек коленчатого вала
Издательство
- Издательство
- ТВГТУ
- Регион
- Россия, Тверь
- Почтовый адрес
- 170026, Тверская обл, г Тверь, наб Афанасия Никитина, д 22
- Юр. адрес
- 170026, Тверская обл, г Тверь, наб Афанасия Никитина, д 22
- ФИО
- Твардовский Андрей Викторович (ИСПОЛНЯЮЩИЙ ОБЯЗАННОСТИ РЕКТОРА)
- E-mail адрес
- tvardovskiy@tstu.tver.ru
- Контактный телефон
- +7 (482) 2526335