В Конгресс-центре Первого МГМУ состоялась V Всероссийская конференция «Математика в медицине». Ученые, врачи и специалисты в области физико-математических наук и информационных технологий обсудили актуальные достижения в области цифрового здравоохранения. Конференция продолжила научный диалог, начатый на предыдущих встречах в Новосибирске, Красноярске, Владивостоке и Томске. Главной темой форума, прошедшего в Сеченовском Университете, стало применение современных вычислительных технологий и математического моделирования для решения актуальных задач биомедицины и здравоохранения. 

В работе конференции в Первом МГМУ приняли участие специалисты из разных областей: физико-математического профиля, IT, медицины и биологии. Они представили новые модели в кардиологии, онкологии и нейронауках, обсудили методы прогнозирования течения заболеваний, оптимизации схем лекарственной терапии, применения лазерных технологий и искусственного интеллекта для автоматической диагностики по данным КТ, МРТ и гистологических снимков.

Проректор Сеченовского Университета по научно-технологическому развитию Вадим Тарасов подчеркнул значение работы с большими массивами медицинских данных: «Медицинская наука основывается на данных и их обработке, что позволяет нам выявлять новые закономерности. Сегодня мы работаем не только с классическими наборами данных, которые использовали наши предшественники, но и с огромными массивами информации, охватывающими тысячи, десятки тысяч и даже сотни тысяч пациентов. Это открывает перед нами новые горизонты для анализа взаимосвязей между различными показателями и нахождения инновационных решений. В этой связи математическое моделирование играет ключевую роль в медицине». 

Программа конференции охватила важные темы, такие как математическое моделирование заболеваний, персонализированная медицина, биоинформатика, обработка медицинских изображений, интеллектуальные системы поддержки врачебных решений и эпидемиология. Значительное внимание уделялось разработке цифровых платформ, помогающих врачам принимать комплексные решения на основе интегрированных данных пациента.

«Сегодня мы видим, как технологии меняют медицину: например, с помощью одноканальных электрокардиограмм и алгоритмов ИИ мы можем удаленно выявлять систолическую и диастолическую дисфункцию сердца с точностью выше 90%. Это позволяет сократить объем обследований в десятки раз, делая медицину более точной и превентивной. Мы создаем устройства, которые прогнозируют жизнеугрожающие аритмии на две недели вперед, и строим системы, где ИИ помогает врачам принимать оптимальные решения», — отметил директор Института персонализированной кардиологии Сеченовского Университета Филипп Копылов. 

Главный научный сотрудник Федерального исследовательского центра фундаментальной и трансляционной медицины Наталья Ложкина рассказала о математическом моделировании и методах машинного обучения для прогнозирования исходов у пациентов с сердечной недостаточностью, проходящих терапию ресинхронизации сердца (CRT). В российско-казахском исследовании анализировались данные 101 пациента. С помощью математических методов машинного обучения была создана персонализированная модель, позволяющая оценивать риск для каждого пациента. 

Аспирант Института вычислительной математики имени Г. И. Марчука РАН Алексей Легкий представил вычислительную технологию оценки функциональности реконструированного аортального клапана. Его модель позволяет заранее оценить состояние клапана и подобрать оптимальные размеры створок.

«Важно, что модель учитывает реальные условия хирургической имплантации и позволяет протестировать разные размеры створок до операции. Это минимизирует риски хирургического вмешательства и повышает качество жизни пациентов», — отметил Алексей Легкий.

Участники конференции обсудили также лазерные и диагностические технологии. Заведующий лабораторией биомедицинских нанотехнологий СеченовскогоУниверситета Александр Герасименко рассказал коллегам о нейроэнергетических методах управления болевыми сигналами с помощью высокотехнологичных электродов. 

«Мы разрабатываем игольчатые электроды для имплантации в спинной мозг, которые могут доставлять электрический заряд избирательно в нужные области. Для этого используются наноструктурированные материалы, углеродные нанотрубки и биополимеры, формируемые с помощью лазерного воздействия. Такая структура обеспечивает высокую электропроводность и биосовместимость, а также способствует росту нервных клеток», — подчеркнул Александр Герасименко. 

Электроды уже тестируется на крупных животных. Исследования показывают хорошие результаты.

«Математическое моделирование становится неотъемлемым инструментом современной медицины, обеспечивая развитие персонализированных подходов, ускорение разработки лекарств и повышение эффективности диагностики. Фундаментальные научные исследования в сочетании с вычислительными технологиями создают новую медицинскую реальность и формируют основу для медицины будущего», — подвел итоги конференции заведующий кафедрой высшей математики, механики и математического моделирования Сеченовского Университета Юрий Василевский.