Об уникальной научной установке

>>> УНУ поддержки принятия врачебных решений

УНУ создана в конце 2020 года на базе слияния мощностей Медицинского института и Центра обработки данных Петрозаводского государственного университета.

УНУ построена на основе оборудования исследовательских лабораторий, генерирующих данные в рамках существующего исследовательского протокола, гиперконвергентных систем хранения и обработки данных на базе современных NVME-накопителей, системе искусственного интеллекта, зарегистрированной Росздравнадзором как медицинское изделие (Регистрационное удостоверение на медицинское изделие от 03.04.2020 № РЗН 2020/9958) и используемой как инструмент интеллектуального анализа данных.

Одним из преимуществ УНУ является возможность использования разнообразной лабораторной и материально-технической базы для проведения исследований, реализации междисциплинарных проектов и решения перспективных наукоемких задач, связанных с оценкой рисков развития заболеваний при помощи системы предиктивной аналитики, которая также востребована в реальной клинической практике в качестве системы поддержки принятия врачебных решений.

Для повышения точности прогностических возможностей в УНУ применяется комплексный подход к обработке данных. Помимо стандартизированных методик анализа на основе клинических рекомендаций и алгоритмов, используются методы машинного обучения, реализованные в следующих сервисах в составе УНУ:

WEBIOMED.DHRA - Система поддержки принятия врачебных решений

комплексный анализ данных
выявление факторов риска
определение прогнозов развития заболеваний
выявление подозрений на пропущенные заболевания

WEBIOMED.NLP - Сервис автоматического извлечения признаков из неструктурированных медицинских записей

симптомы заболеваний
объективные данные врачебных осмотров
результаты лабораторных исследований
результаты инструментальных исследований

WEBIOMED.DATASET – Банк биомедицинских данных

накопление деперсонифицированных электронных медицинских карт
производство наборов данных для машинного обучения
создание цифровых двойников

Лицензия на использование платформы предиктивной аналитики в составе перечисленных сервисов приобретена в 2020 г. у компании ООО "К-Скай", Лицензионный договор № LC-PSU-30112020 от 30.11.2020 г. Продуктовая версия системы размещена и работает в Датацентре "ЦОДы Карелии", Центр обработки данных ПетрГУ.

Данные сервисы реализованы в виде облачного решения (SaaS), могут быть интегрированы как с медицинскими информационными системами, так и с системами мониторинга, телемедицинскими сервисами, различными устройствами. В связи с этим в УНУ не требуется ручной ввод данных и возможна поддержка разнообразных источников данных. Такое решение открывает широкие возможности для привлечения к участию в проекте ведущих российских и иностранных научных школ и создает предпосылки для развития исследовательских консорциумов.

Единый исследовательский протокол, разработанный для УНУ и регулярно дополняемый по мере появления новых нозологий и дооснащения инфраструктуры, позволяет унифицировать процесс сбора научных экспериментальных и клинических биомедицинских данных, объединяя в единую среду все компоненты УНУ.

Лабораторная и материально-техническая база УНУ включает 7 профильных научно-исследовательских лабораторий, научное оборудование которых предназначено для проведения исследований и разработок в следующих областях:

молекулярная генетика,
онкоиммунология,
нейрофизиология,
биорегуляция,
клеточная биология,
фармакология,
эпидемиология,
биоинформатика.

Единый многофункциональный центр модульного обучения в составе УНУ позволяет повышать качество подготовки специалистов, отрабатывать навыки оказания медицинской помощи в рамках модернизации систем образования и здравоохранения, стимулировать научную, инновационную деятельность студентов и развивать междисциплинарные проекты.

В обучении применяются инновационные симуляционные и телемедицинские технологии, виртуальное и имитационное обучение позволяет приобретать и развивать навыки в условиях, приближенных к реальным.

Таким образом, в УНУ организован полный цикл инноваций, начиная с интеллектуального сбора информации в интересах комплексной диагностики и заканчивая обучением специалистов и клиническим применением.

Схема организации УНУ