Medical Ксю
11.6K subscribers
1.1K photos
186 videos
236 files
3.71K links
Канал о цифровых технологиях в здравоохранении России и не только.

Перевожу ЕГИСЗ'шный язык на русский, верю в синергию ИТ и медицины.

Прислать новость: @Medicalksu_Bot

Создатель и автор канала: @ksushy
Ксю в реестре РКН: https://vk.cc/cG4E5W
Download Telegram
#рекомендации #ИИ #AI #ML

Подборка каналов для фанатов науки, AI/ML и цифровых технологий — для тех, кто хочет держать руку на пульсе инноваций и делать будущее сегодня. Enjoy!

@sberloga — сообщество энтузиастов дата сайнс, биоинформатики, родившееся в Сбере, но открытое для всех

@biology_logic — качественные научно-популярные статьи о самом интересном в биологии

@pcr_news — информационный портал о молекулярной диагностике и смежных областях науки и медицины

@start_ds — канал с материалами для подготовки к собеседованиям в области Data Science и не только

@AI_meetups — митапы и прочие важные ивенты про AI, ML, DS, etc

@nn_for_science — канал о новинках из области машинного обучения, с прицелом на использовании в науке

@botka_chronics — интересная математика в машинном обучении и обработке изображений

@smart_lab_news — новости нанобиотеха: различные научные события, конкурсы, конференции и др.

@chemical_medicine — независимый канал о медицине, химии, фармакологии и мировом рынке биотехнологий от специалистов по медицинской химии.

@neuronovosti — новости нейронаук и нейротехнологий. Самые свежие новости нейротематики в вашем телефоне.

P.S: своём канале о цифровом здравоохранении @medicalksu обещаю больше новостей о применении ML/AI в медицине и фарме.
#ML #сервисы #ихнравы

Представлен сервис для рассчета вероятности смерти пожилых людей в течение 4 лет

Социальные факторы имеют значение при прогнозировании смертности в пожилом возрасте. Для оценки риска наступления смерти исследователи из Массачусетской больницы общего профиля (MGH) и Калифорнийского университета в Сан-Франциско решили разработать цифровой сервис для людей старше 65 лет.

В их исследовании, опубликованном в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences, были проанализированы социальные факторы жизни от 8250 пожилых людей в возрасте старше 65 лет. В методе прогнозирования с помощью инструмента машинного обучения под названием LASSO использовали 183 возможных социальных предикторов, чтобы выявить восемь для предсказания смерти в течение ближайших 4 лет. Среди них оказались плохая экология, финансовое обеспечение, общение с детьми и другие факторы. В итоге исследования ученые смогли создать онлайн-инструмент на основе анкеты, с помощью которого можно оценить риск наступления смерти в краткосрочном периоде времени.

Авторы исследования подчеркивают: сервис предназначен для врачей, а не для пациентов. Неправильная оценка результатов может служить фактором, провоцирующим повышенную тревожность.

@medicalksu
#диагностика #инновации #ML

Томские ученые научились определять виды депрессии по крови и слюне

Ученые-физики Томского госуниверситета и сотрудники НИИ психического здоровья Томского национального исследовательского медицинского центра разработали новую методику диагностики депрессии разных типов.

Это методика базируется на оптическом анализе биомаркеров, которые содержатся в крови и слюне пациента, сообщил 13 февраля Telegram-канал «Большой университет Томска».

В современной психиатрии дифференциальная диагностика депрессии — сложная задача, поскольку разным типам депрессивных состояний часто свойственны схожие симптомы, особенно на первой стадии формирования заболевания.

При помощи метода, созданного томскими учеными будет возможным не только своевременно выявлять униполярную и биполярную депрессию, но и контролировать эффективность лечения пациентов.

Сейчас ученые-физики заняты составлением классификатора с подробным описанием информативных показателей.

«На завершающем этапе проекта классификатор будет использован для машинного обучения компьютерной модели, что позволит автоматизировать процесс диагностики», — говорится в сообщении.

Ну что же, ждем отечественный сервис для диагностики депрессии.

@medicalksu