Вышла наша статья в рецензируемом научном журнале «Акушерства и Гинекология», по теме о развиваемой нами, совместно с НМИЦ им. Кулакова технологии по применения ИИ в процессе ЭКО ⚡️⚡️

Вот основные результаты:

🧬Мы разработали модель на основе комплекса моделей на базе машинного&глубокого обучения, которая позволяет предсказывать результат ВРТ (репродуктивных технологий) по липидному профилю среды культивирования эмбриона на 5-й день после оплодотворения.

🧬Точность модели составляет ~ 79 % (F1-score ≈ 0,81). И мы продолжаем ее уверенно улучшать!

🧬Среди факторов, которые вносят наибольший вклад в прогноз — триацилглицерины (один из классов липидов).

🧬Работа демонстрирует, что неинвазивный подход (анализ среды культивирования + машинное обучение) может стать инструментом для оценки качества эмбриона и выбора наиболее перспективного на этапе ВРТ.

Зачем все это и кто этим будет пользоваться?

Потенциал применять такие методы для улучшения протоколов ВРТ, повышения шансов на успешную беременность и снижения неопределённости в процессе выбора эмбриона.

Возможность дальнейших исследований: расширение выборок, уточнение влияния сопутствующих факторов, в том числе при разных состояниях здоровья.

Ну и конечно, это подтверждение нашей экспертизы в области ИИ и биотехнологий, одного из наших главных направлений работы 😎🫡

Сама статья тут: https://aig-journal.ru/articles/Ispolzovanie-mashinnogo-obucheniya-dlya-analiza-lipidnogo-profilya-sredy-kultivirovaniya-i-prognozirovaniya-effektivnosti-vspomogatelnyh-reproduktivny.html

Привет подписчик и партнер! Сегодня покажем ИИ для анализа и контроля регламентных процедур на промышленно-энергетическом объекте ⚡⚡

В чем суть:

В системе ИИ-наблюдения два модуля:
1) Анализ и распознаванию ввоза-вывоза на объект. Система камер и ИИ-ревизоров анализирует набор событий и факт их выполнения или не выполнения. Понимает что машина заехала, анализирует что у нее в кузове, автоматически сравнивает с заказ-нарядом в документах, распознает ее номер, взвешивалась ли она и тд. (Подробнее на видео)

2) Анализ и контроль строительных работ. ИИ-система анализируют строительные работы по ремонту фасада. Понимает сколько было людей, сколько раз собирали и разбирали леса, сколько покрасили/заштукатурили. И формирует краткий отчет по изменениям

Что под капотом:

1) комплекс классических моделей на базе технологий машинного зрения
2) набор эвристических и openCV-методов
3) фишка проекта - использование Large vision model - позволяет описывать происходящее на естественном языке с хорошей для работы точностью. Модель понимает широкий перечень классов (условно она пишет: в кузове лежат железные трубы штук 4-5 и пару бутылей для жидкости»). И в комбинации с LLM (большими языковыми моделями) - сравнивает факт того, что в кузове - с тем, что написано в заказ наряде.
4) все это обернуто в корпоративное вэб-приложение.

Для чего это все вообще?

Автоматический анализ регламентных процедур на важном объекте. Система сама находит нарушения и не выполнения условий договора на строительные работы.

Результат (эффект):

прозрачные процессы в организации. Оптимизация издержек в строительных работах. Пресекание воровства. (В ходе пилота были выявлены значимые хищения превышающие сумму всего проекта)

Бизнес-заказчик:

аудиторы и система менеджмента качества, служба безопасности, директор по производству. Промышленные и энергетические предприятия

На видео - наглядный пример работы!

#кейсы @zunion