Безопасное применение ИИ в образовании и медицине обсудили ученые в Межвуз.кампу

В Межвузовском студенческом кампусе состоялся круглый стол на тему безопасного применения искусственного интеллекта в образовании и медицине. Встречу организовал Киберцентр БГМУ Минздрава России в рамках грантового проекта «Школа безопасности ИИ». В работе заседания приняли участие 20 ведущих экспертов из БГМУ, УУНиТ, УГНТУ, БГПУ им. М.Акмуллы, а также специалисты профильных ИТ-компаний-разработчиков нейросетей.

На круглом столе был подписан меморандум с рекомендациями для Министерства образования и науки и Министерства здравоохранения Республики Башкортостан. Окончательный текст документа будет опубликован в ближайшее время и направлен в соответствующие ведомства.

Искусственный интеллект в медицине помогает в интерпретации рентгеновских снимков, МРТ и других изображений, способен выявлять признаки онкологических заболеваний и переломов с точностью, недоступной невооружённому глазу. Заметны и достижения в области больших языковых моделей: российская платформа GigaChat успешно прошла экзамен по специальности «лечебное дело», продемонстрировав способность к врачебному рассуждению.

– В Лаборатории математического моделирования БГМУ на площадке Межвузовского студенческого кампуса разрабатываются системы поддержки врачебных решений и диагностики. Мы разрабатываем инструменты, которые помогают врачам выявлять патологии (например, новообразования на УЗИ), анализировать медицинские данные и оптимизировать диагностические процессы, а также работаем над обеспечением статистической и математической поддержки исследовательских проектов ученых других научных лабораторий нашего Университета, – рассказал начальник управления информационных технологий БГМУ, к.м.н., доцент Азат Билялов.

Университетские ученые активно используют технологии ИИ в исследованиях и разработках. Так, молодой ученый лаборатории математического моделирования БГМУ в Межвузовском студенческом кампусе Роман Юровских успешно завершил начальный этап создания автоматизированной системы для облегчения рутинных задач врача-диагноста. Система позволит существенно повысить точность и скорость диагностики рака предстательной железы за счет автоматизации работы и минимизации субъективных ошибок.⠀

В работе «Применение методов машинного обучения для обнаружения опухолей почки по результатам ультразвуковой диагностики» Ирина Давыдова поэтапно представила автоматизирование процесса анализа сонограмм УЗИ с использованием алгоритмов компьютерного зрения.

Отметим, что работа лаборатории в уфимском кампусе полностью построена на применении современных цифровых технологий для развития персонализированной медицины. Исследователи и инженеры используют инженерные пакеты моделирования, методы машинного обучения и аппарат математической физики для построения моделей живых тканей, органов и биологических процессов.

Ученые лаборатории проводят анализ сложных систем в биологических и медицинских исследованиях. Полученные знания помогают понять и предсказать поведение биологических процессов, динамику заболеваний и эффективность лечения. Это позволяет разрабатывать новые методы диагностики и терапии, а также оптимизировать существующие подходы к лечению.

Эксперты выразили уверенность, что предложенные на круглом столе меры помогут безопасно интегрировать новейшие технологии в учебный процесс и станут фундаментом для масштабирования успешного опыта республики на федеральном уровне.