Участники хакатона – студенческого IT-конкурса представили 21 проект по диагностике рака и диабета, раннему выявлению сердечно-сосудистых заболеваний, факторов активного долголетия граждан и др.

На прошлой неделе завершился хакатон - студенческий конкурс МГТУ им. Н.Э.Баумана и Сеченовского Университета по применению систем Искусственного интеллекта в медицине. 

Участники хататона представили на конкурс 22 проекта по разным темам, в том числе, по диагностике рака и диабета, раннему выявлению сердечно-сосудистых заболеваний и факторов активного долголетия граждан Российской Федерации, а также по вопросам здорового образа жизни и проблемам психологии.

Общая продолжительность конкурса составила 7 недель. Студенты готовили проекты в рамках учебного процесса. Программа соревнования предусматривает реализацию базового проекта в сфере ИИ, требования и методические материалы к которому формируются организаторами конкурса. Для подготовки проектов каждой команде были выделены вычислительные ресурсы в облачном центре обработки данных МГТУ им Н.Э.Баумана.

В этом году в рамках базового проекта участникам было предложено разработать систему выявления факторов активного долголетия. Выполнение сложных заданий позволило студентам получить необходимые знания и навыки для самостоятельных исследований в области Искусственного интеллекта.

Марина Секачева, директор Института кластерной онкологии: «Участие в хакатоне поможет нашим студентам углубить знания в области информационных технологий и аналитики в медицине. Кроме того, сотрудничество с нашим давним партнером - МГТУ им. Н.Э.Баумана даст новый импульс для проведения научных исследований в университете, и возможно, создаст предпосылки для реализации технологических старапов. Чем лучше студенты сегодня будут разбираться в возможностях, которые современные ИТ и аналитика предоставляют для всего спектра профессиональной занятости, тем более успешными они будут в применении преимуществ таких технологий и методик завтра, когда будут работать врачами, исследователями, инженерами»

Первое место занял проект «Распознавание злокачественных образований на коже до перехода их в опасное для здоровья состояние», в рамках которого разработан уникальный телеграмм-бот, способный анализировать фотографии, выполненные с помощью камеры обычного смартфона. В повседневной жизни люди не придают должного значения родинкам, а для отслеживания злокачественных образований на коже необходимо проходить регулярные обследования и наблюдаться у специалистов. Благодаря разработанному приложению для многих людей станет проще следить за своим здоровьем и состоянием новообразований на коже.

Второе место судьи присудили команде, решившей проблему определения так называемого «уровня онконастороженности», который устанавливается при первичном приеме у врача-онколога. Проявлять онконастороженность и проводить раннюю диагностику онкологических заболеваний важно на начальной стадии заболевания, тогда большинство случаев заканчиваются благоприятным исходом.

Для ранней диагностики заболеваний используются различные методы, один из которых: анкетирование, позволяющее врачу увидеть вероятность онкологии у пациента, и на какие обследования нужно его направить, чтобы проверить наличие заболевания и назначить своевременное лечение.

Анализ анкеты занимает у врача время, которое он мог бы потратить на работу с пациентами. Студенты предложили решить эту задачу с помощью современных технологий: ИИ будет самостоятельно определять вероятность онкозаболевания без участия врача. Разработанная система состоит из нескольких модулей: модуля анкеты, модуля анализа анкеты и кабинета врача.

Модуль анкеты представляет собой анкету, которая заполняется пациентом до приема у врача самостоятельно. Модуль анализа анкеты - нейронная сеть, которая получает на входе данные пациента, а на выходе выдает вероятность онкозаболевания у данного человека. Кроме того, данный модуль имеет возможность дообучения. Кабинет врача дает возможность врачу найти анкету пациента, увидеть решение системы и, при необходимости, изменить его.

Третье место занял проект распознавания ретинопатии (поражение сетчатки глаза, вызванное диабетом, при несвоевременном обнаружении приводящее к слепоте), который позволяет определить стадию диабета по снимку сетчатки глаза. Задача состоит в том, чтобы оказать помощь врачам в правильном диагностировании стадии поражения сетчатки для своевременного лечения.

Обученная нейросеть определит стадию развития болезни по фотографии сетчатки и выдаст вероятностное предсказание стадии болезни.

Эксперты высоко оценили уровень проектов и разнообразие решаемых задач - от помощника врачу при ранней диагностике заболеваний до прогнозирования депрессии. Хакатон продемонстрировал хорошие знания студентами облачных информационных технологий.