Продолжается прием заявок на главную университетскую премию в области ИИ и Big Data "Гравитация-2026"! Подробнее — здесь. А пока рассказываем о проектах, победивших в конкурсе прошлого года. 😁Победитель в номинации "Данные"😁 Помочь медикам быстро и корректно ставить диагноз "эпилепсия" призван проект практикующего врача, невролога-эпилептолога, нейрогенетика Артема Шаркова (МГЦ "Геномед", институт Вельтищева, ННГУ им. Н.И. Лобачевского). Вместе с командой TEAM_EPI он разрабатывает первую в России открытую медицинскую базу данных размеченных записей электроэнцефалографии (ЭЭГ). "ЭЭГ — это метод исследования головного мозга, который регистрирует электрическую активность нейронов. Он является "золотым стандартом" диагностики эпилепсии, одного из самых распространенных заболеваний в неврологии, — рассказывает Артем Шарков. — Под диагнозом "эпилепсия" могут скрываться как доброкачественные течения, которые не наносят вреда развитию ребёнка и в части случаев могут пройти с возрастом, так и тяжелые течения, ведущие к когнитивному регрессу. И вот здесь возникает большая загвоздка: ЭЭГ — оператор-зависимый метод, и в разных лабораториях разные специалисты могут по-разному расшифровать электроэнцефалографию одного и того же пациента. В конечном счете это затрудняет подбор лечения". Чтобы ликвидировать возможное разночтение ЭЭГ, Артем Шарков вместе с коллегами собирает базу определенных размеченных элементов в записях ЭЭГ, которая нужна для обучения нейросети. По задумке ученых, обученный ИИ сможет автоматически анализировать ЭЭГ и рассчитывать индекс эпилептиформной активности, что в свою очередь, необходимо для корректной постановки диагноза. В результате пациенты с эпилепсией получат своевременное и правильное лечение. "Мы собираем базу уже год. Это очень кропотливая работа. По сути, она требует колоссального количества человеко-часов, потому что вручную нужно каждый разряд разметить на больших массивах данных. Сейчас у нас в команде несколько врачей-нейрофизиологов из разных центров. Сама база ЭЭГ набирается из лаборатории Видео-ЭЭГ МГЦ "Геномед" и Научно-исследовательском клиническом институте педиатрии и детской хирургии имени академика Ю. Е. Вельтищева", — резюмирует руководитель проекта. По его словам, ИИ, обученный на качественно собранных данных, может давать расшифровку ЭЭГ на уровне межэкспертного консилиума врачей. #ПобедителиГравитации 📱 Университетский консорциум исследователей больших данных