Ученые из Сибирского государственного медицинского университета (СибГМУ, Томск) разработали технологию гибридного искусственного интеллекта для систем управления в медицинских киберфизических системах.

В ее основе лежат системы для поддержки принятия врачебных решений, основанные на данных и на знаниях.

Уменьшение размера и удешевление современных вычислительных и коммуникационных устройств позволяют создавать киберфизические системы, состоящие из нескольких чувствительных и исполнительных устройств. С помощью этих устройств идет сбор информации о процессах, происходящих в физических и биологических объектах.

Особенность разработки специалистов из СибГМУ заключается в том, что основанные и на данных, и на знаниях системы поддержки принятия врачебных решений могут работать в условиях ограниченного объема данных.

«Большая часть систем искусственного интеллекта, создаваемых в медицине, связана с областями, где удалось хорошо накопить массивы данных (изображения в лучевой диагностике, текстовая информация в электронных историях болезни). Но, к сожалению, подобные системы охватывают лишь малую часть медицинских задач», – рассказал руководитель стратегического проекта СибГМУ «Бионические цифровые платформы» программы «Приоритет-2030» Иван Толмачев.

Разработка уже использовалась для оценки биомеханических параметров движения человека при реабилитации двигательных нарушений и для оптимизации профиля питания у недоношенных детей при непрерывном мониторинге уровня гликемии.

В перспективе с ее помощью разнообразное медицинское диагностическое и терапевтическое оборудование может быть объединено в единый комплекс с автоматизированной системой управления. Это позволит отслеживать в режиме реального времени любые процессы, происходящие в организме человека.