28.09.2023
27 сентября в Северном государственном медицинском университете состоялся четвертый семинар, посвященный научному сотрудничеству и проектной деятельности обучающихся САФУ и СГМУ
На встрече присутствовали директор и преподаватели Высшей школы информационных технологий и автоматизированных систем САФУ, а также научные сотрудники, преподаватели и другие представители разных структурных подразделений СГМУ. В ходе семинара студенты и выпускники/магистранты САФУ представили результаты проектов, выполненных в рамках ВКР и курсовых работ под руководством сотрудников САФУ и СГМУ.
Выступающие продемонстрировали разработки, среди которых:
- программный продукт для оценки риска неблагоприятного исхода при острых инфекционных заболеваниях, разработанный с использованием методов машинного обучения (нейронной сети);
- программа для определения вариабельности пульсового давления для принятия решения о проведении дополнительной инфузионной терапии, созданная с применением технологии компьютерного зрения;
- приложение для автоматического определения степени поражения лёгочной ткани при пневмонии;
- мобильное приложение «Давление и погода», способное предсказывать уровень артериального давления на основании данных пациента с учётом погодных условий и другое.
Преподаватели САФУ рассказали о возможностях выполнения совместных работ в области прикладной математики, информатики, робототехники. Сотрудники СГМУ выступили с предложениями тем совместных проектов.
В процессе дискуссии было решено сформировать список тем и предложений для реализации с технической поддержкой со стороны обучающихся САФУ.
Каждый желающий может предоставить свою тему для реализации в рамках сотрудничества университетов, для этого нужно написать Кригер Е.А. по электронной почте: kate-krieger@mail.ru.
В письме указать: ФИО, должность, подразделение, тему, контактные данные.
Темы можно предоставить до 1 октября
Расширение использования информационных технологий в медицине позволит оптимизировать процессы диагностики, лечения, профилактики и реабилитации после перенесённых заболеваний, а также предоставит возможность врачам принимать более обоснованные решения с учётом результатов анализа больших данных.
