Сеченовский Университет Минздрава России активно внедряет передовые нейросетевые технологии в свою деятельность. Особое внимание уделяется использованию больших языковых моделей, таких как ChatGPT, YandexGPT и GigaChat, которые обладают потенциалом принести революцию в медицину. 

Об этом на VI Съезде фармакологов России рассказал руководитель Цифровой кафедры Сеченовского Университета Константин Кошечкин.

Такие технологии, рассказал эксперт, используют машинное обучение, чтобы прогнозировать, как разные молекулы будут взаимодействовать друг с другом, а также выявлять новые фармакологические мишени, определяющие этиологию и патогенез заболеваний.

«Искусственный интеллект способен виртуально генерировать миллионы новых молекул и предсказывать их потенциальную активность в отношении сотен тысяч белков-мишеней. Затем, используя алгоритмы нейронных сетей, ИИ может автоматически определить соединения, которые следует создать и протестировать в реальных экспериментах. Это позволяет существенно сократить время разработки лекарств и инвестиции в их создание», — отметил Кошечкин.

Большие языковые модели становятся основой развития персонализированной медицины, так как позволяют предсказывать эффективность и безопасность лекарств для каждого пациента на основе их генетического паспорта.

Однако внедрение ИИ в фармакологию сопровождается рядом проблем. Не существует единых протоколов для исследований по созданию лекарств при помощи ИИ, а также общепринятых бенчмарков для сравнения различных ИИ-технологий и их эффективности. В связи с этим есть высокая потребность в специалистах, квалифицированных в области применения ИИ в фармакологии, объяснил руководитель Цифровой кафедры.

«Сеченовский Университет не только активно внедряет большие языковые модели в свою работу, но и готовит будущих специалистов в этой области. Образовательные программы Института цифровой медицины и профессиональная переподготовка на Цифровой кафедре Сеченовского Университета направлены на подготовку специалистов по внедрению больших языковых моделей для решения медицинских задач», — резюмировал он