Фото сгенерировано нейросетью Шедеврум
Ученые Тольяттинского государственного университета (ТГУ) совместно со своими коллегами из университетов Китая, Южной Кореи и ОАЭ придумали основанную на искусственном интеллекте платформу, которая собирает данные о пациентах, страдающих болезнью Альцгеймера. Созданная учеными экосистема для сотрудничества медицинских учреждений позволит в дальнейшем оперативно диагностировать данное заболевание на ранних стадиях, как сообщили ТАСС в пресс-службе ТГУ.
Уточняется, что международная группа ученых придумала специальную платформу BCFTL (Blockchain-enabled Multi-modal Federated Transfer Learning), необходимую для ранней диагностики болезни Альцгеймера, позволяющую больницам применять коллективный опыт без передачи конфиденциальных данных пациентов.
Существующие методы диагностики болезни Альцгеймера, как отметили в ТГУ, дорогие и притом не всегда точные, а также не во всех больницах имеются нужные специалисты и оборудование. Данная платформа позволяет медикам выявлять даже малозаметные на первый взгляд закономерности, указывающие на развитие болезни Альцгеймера, а подключиться к ней могут медучреждения любой страны.
Ранее «Медздрав.Инфо» сообщал, что в РФ разработан прототип устройства для лечения рака микроволновым излучением.
Российские исследователи разработали метод прогнозирования обострений хронической обструктивной болезни легких (ХОБЛ), позволяющий оценивать риск ухудшения…
Риск преждевременного старения мозга и развития нейродегенеративных заболеваний может формироваться еще до рождения ребенка и…
Онколитические бактерии в перспективе могут стать дополнительным инструментом комплексной терапии рака. Об этом на пресс-конференции…
Институт экспериментальной медицины совместно с Военно-медицинской академией намерен создать аденовирусную вакцину для защиты военнослужащих и…
Ученые Национального медицинского исследовательского центра имени академика Мешалкина в Новосибирске создали новый состав для эмболизации…
Исследователи Сеченовского университета предложили экспериментальный подход к оценке вероятности развития рака молочной железы с помощью…