Российские ученые создали устройство для ранней диагностики травматического повреждения мозга
В СамГМУ создали ИИ‑комплекс для быстрой диагностики травм мозга по движениям глаз и реакции зрачка. Разработка позволит за несколько минут выявлять даже легкие черепно‑мозговые травмы.
Ученые из Самарского государственного медуниверситета (СамГМУ) создали прототип аппаратно-программного комплекса (АПК) для ранней диагностики травматического повреждения мозга по движениям глаз и реакции зрачка с использованием алгоритмов искусственного интеллекта, сообщила пресс-служба медвуза.
Систему планируют выпускать в портативном и стационарном вариантах, она позволяет за 1–3 минуты неинвазивно выявлять даже легкие черепно‑мозговые травмы и планируется к доведению до полнофункционального прототипа к 2028 году. Комплекс можно применять в скорой медицинской помощи, при сортировке пострадавших, в приемных отделениях, районных больницах, спортивной медицине, а также в рамках клинических и научных исследований для мониторинга восстановления после травматического повреждения головного мозга, говорится в сообщении.
Ученые отмечают, что АПК предназначен для диагностики
Директор НИИ нейронаук СамГМУ Александр Захаров отмечает, что, по сравнению с традиционными методами, основанными на субъективной клинической оценке, визуальном осмотре и жалобах пациента, АПК делает процесс диагностики «более объективным, стандартизированным и независимым от квалификации специалиста».
На прошлой неделе в России появился государственный стандарт для систем искусственного интеллекта (ИИ) в сфере здравоохранения, определяющий основные понятия и классифицирующий технологии с использованием нейросетей. В документе говорится, что технологии ИИ стали одним из ключевых инструментов цифровой трансформации различных секторов экономики и социальной сферы. Однако их интеграция в здравоохранение требует четкого регулирования, стандартизации и соблюдения этических принципов. ГОСТ призван обеспечить безопасность пациентов, высокий стандарт медицинских услуг и минимизировать риски ошибок или злоупотребление нейросетями.
