Сеченовский Университет и Московский центр инновационных технологий в здравоохранении (Медтех.Москва) расширяют сотрудничество в сфере анализа потребностей столичного здравоохранения, разработки и внедрения медицинских технологий, а также поддержки малых технологических компаний и стартапов. Кооперация будет направлена на формирование единой экосистемы медицинских инноваций в Москве. Соглашение подписали 4 июня на Петербургском международном экономическом форуме ректор Сеченовского Университета Петр Глыбочко и генеральный директор Медтех.Москва Вячеслав Шуленин.

Стороны сосредоточатся на определении и экспертной проработке актуальных и перспективных потребностей медицинских организаций Москвы в медицинских изделиях, технологиях и сервисах. На этой основе Сеченовский Университет и Медтех.Москва будут формировать дорожные карты разработки новых решений, сопровождать создание и адаптацию медицинских технологий, а также содействовать их внедрению в практику здравоохранения.

В стартовый день Петербургского международного экономического форума состоялся VI российский фармацевтический форум «Лекарственная безопасность». Организатор мероприятия – Фонд Росконгресс, при поддержке Министерства здравоохранения Российской Федерации, Министерства промышленности и торговли Российской Федерации и Комитета Государственной Думы по охране здоровья.

Неврологи часто используют ЭЭГ для диагностики эпилепсии, но стандартные записи дают лишь 20-минутный снимок мозговой активности. Без регистрации приступа в течение этого времени врачам приходится искать гораздо более тонкие признаки, которые трудно обнаружить визуально. Вот тут-то и вступает в дело искусственный интеллект. Алгоритм исследователей из Университета Делавэра (США) работает во многом подобно тому, как изучающий язык сталкивается с незнакомым языком. Он начинает с выявления закономерностей, часто встречающихся в записях ЭЭГ, и учится понимать их значение в контексте, фактически создавая словарь электрических паттернов.

«Наш подход, основанный на машинном обучении, позволяет алгоритму изучить „язык“ мозговых волн, выявляя тонкие закономерности, которые люди могут пропустить при ручном анализе», — сказал Остин Брокмайер, доцент кафедры электротехники и вычислительной техники, а также компьютерных и информационных наук.