Основные статьи:
2020: Победа российского алгоритма в международном конкурсе
8 сентября 2020 года компания Philip Morris International сообщила Zdrav.Expert о том, что молодые российские ученые победили в международном конкурсе по созданию технологии машинного обучения для диагностики воспалительных заболеваний кишечника.
Российский алгоритм диагностики воспалительных заболеваний кишечника признан лучшим на международном конкурсе Источник: intervals.science
Артем Иванов и Владимир Ульянцев из лаборатории «Компьютерные технологии» Университета ИТМО создали алгоритм, который на основе неинвазивных методов диагностики с высоким уровнем достоверности выявляет наличие у пациента воспалительных заболеваний.
Российская команда стала единственной, победившей сразу в двух этапах конкурса. На первом этапе конкурса ученые ИТМО стали победителями наряду с командами из Медицинского университета Джорджтауна (США) и Института высокопроизводительных систем Италии. На втором этапе российская команда завоевала победу вместе с представителями Университета Люксембурга и Падуанского университета (Италия).
Соревнования MEDIC. Источник: intervals.science
Конкурс, с общим призовым фондом 12 000 долларов, проходил на краудсорсинговой платформе sbvIMPROVER, созданной научно-исследовательским подразделением Philip Morris International. Всего было подана 81 заявка от 15 научных команд из разных стран мира.
|
| В лаборатории `Компьютерные технологии` Университета ИТМО мы уже более семи лет разрабатываем алгоритмы для анализа метагеномных данных. В основном мы применяем их к данным микробиоты кишечника: проводим сравнительный анализ, анализируем антибиотикорезистентные гены. Разумеется, нам было интересно посмотреть, как наши алгоритмы справятся с задачей диагностирования воспалительных заболеваний кишечника, - рассказали Владимир и Артем.
|
|
В качестве конкурсного задания, имеющего самостоятельную научную ценность, был определен поиск оптимального алгоритма машинного обучения для того, чтобы безошибочно диагностировать отличия друг от друга язвенного колита, болезни Крона, воспаления прямой кишки и других заболеваний. В качестве исходных данных научные команды получили результаты неинвазивных методов клинической диагностики и должны были применить алгоритмы анализа «больших данных» для компьютерной обработки результатов.Российский рынок облачных ИБ-сервисов только формируется 2.6 т
На первом этапе участникам предоставили данные метагеномного секвенирования. На втором этапе команды получили предварительно рассчитанные матрицы таксономических данных и данных повторяемости метаболических путей. Это позволило специалистам без доступа к методам анализа метагеномных данных сравнить эффективность классификации за рамками предварительной обработки.
Найденное командой российских ученых решение позволит с высоким уровнем достоверности классифицировать воспалительные заболевания кишечника у пациентов.
|
| Мы смогли выявить сильные и слабые стороны наших алгоритмов и сравнить их точность с подходами других участников. Но с победой в конкурсе работа не закончена, и мы будем продолжать исследования для более полного описания признаков и более точного диагностирования заболеваний, - рассказал Артем Иванов.
|
|
|
| Для нас очень важно, чтобы набор данных для машинного обучения и тестовые данные были взяты из двух различных исследований, чтобы можно было убедиться, что полученный результат не свойственен лишь одному исследованию. В последнее время мы изучаем микробиом, так как он связан со многими заболеваниями и в целом ответственен за состояние здоровья. Для нас было важно убедиться в том, что методы, разработанные в ходе испытаний, точно определяют структуру микробиома. – рассказала Стефани Бу, менеджер по обеспечению научной прозрачности и верификации данных PMI.
По ее словам, в дальнейшем проект будет охватывать другие области биомедицинских исследований.
|
|