Моделирование лекарств и диагностика болезней: в чем уже помогает искусственный интеллект в Беларуси
Комментарии
11.10.2024 | 20:37
Более 100 проектов представили на выставке III Форума IT-Академграда "Искусственный интеллект в Беларуси" 10 и 11 октября. Медицина и сельское хозяйство, космос и национальная безопасность, биология и гуманитарное направление - такие технологии применимы во всех сферах. О самых интересных разработках в области ИИ корреспондент БЕЛТА побеседовала с учеными Национальной академии наук Беларуси.
Лекарства
Особое внимание привлекли разработки в сфере медицины. Среди них - проект по компьютерному моделированию потенциальных лекарственных препаратов. Исследования касаются в том числе коронавируса, ВИЧ, гриппа.
"Людям, которые занимались разработкой лекарств, всегда требовалось много времени, чтобы проверить все вручную. Уходили большие средства для того, чтобы сделать лекарство и вывести на промышленный уровень. Компьютерное моделирование все упрощает. Наша методология позволяет снизить изначальные финансовые и временные затраты, сразу отсеять неэффективные соединения. Вместо того чтобы делать все руками, мы моделируем свойства потенциальных лекарств на компьютере. Срок разработки ускоряется", - рассказал младший научный сотрудник Объединенного института проблем информатики НАН Ян Лайков.
Он отметил, что длительное время уходит и на тестирование лекарств, клинические испытания. "Пока упростить этот процесс мы не можем. Но в перспективе, возможно, сможем предсказывать какие-то токсические воздействия и побочные эффекты, насколько хорошо лекарство будет усваиваться организмом. В целом мы уже можем предсказывать, но пока не так эффективно", - добавил ученый.
Помощь врачу в выявлении болезней легких
Еще одна интересная разработка в сфере медицины - нейросетевой программный комплекс для поддержки принятия решений при диагностике заболеваний легких на основе рентгеновских и томографических изображений (LungExpert). Этот комплекс предназначен для автоматизации процессов диагностики на основе методов глубокого обучения и искусственного интеллекта. Благодаря ему решаются задачи сегментации легких, выделения новообразований, а также происходит количественная оценка поражений.
"Наша разработка нацелена на предварительную диагностику инфекционных, онкологических заболеваний легких. Мы работаем с трехмерными изображениями компьютерной томографии и с двухмерными рентгенографическими. Мы раньше использовали классические методы для анализа таких изображений, но уже около 10 лет применяем новые методы глубокого обучения, их также называют методами искусственного интеллекта. Они помогают искать на изображениях области, связанные с патологическими процессами, на них акцентируется внимание врача", - уточнил заведующий лабораторией анализа биомедицинских изображений Объединенного института проблем информатики НАН Эдуард Снежко.
По его словам, разработка достаточно эффективна, это удалось доказать в том числе на международных соревнованиях, где белорусские специалисты занимают высокие места и доказывают конкурентоспособность своих новых решений.
"Мы в плотном контакте с медиками из Беларуси и других стран, которые тестируют наши методы на своих данных. Мы получаем очень хорошие оценки. Например, было очень интенсивное тестирование от наших коллег из Татарстана, они полгода проверяли работоспособность наших систем и были очень удовлетворены", - отметил ученый.
Он подчеркнул, что такая разработка не заменяет врача, а предоставляет второе мнение, позволяет не пропустить что-то из-за усталости или недостатка опыта. Получаются более однородные результаты исследований, не зависящие от внешних факторов. Но окончательный диагноз ставит врач.
Как ИИ применяют для изучения растительного мира
Институт экспериментальной ботаники НАН Беларуси представил свои разработки в области применения искусственного интеллекта для изучения состояния и прогнозирования динамики растительного покрова. Разработанный продукт позволяет проводить раннюю диагностику заболеваний хвойных пород деревьев, прогнозировать динамику развития растений, а также вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций ввиду изменения климата.
"Мы занимаемся мониторингом природных ресурсов, выявлением неиспользуемых в хозяйственном обороте сельскохозяйственных земель. Кроме этого, мы занимаемся оценкой текущего состояния мелиоративных земель, прежде всего такого региона, как Припятское Полесье. У нас там есть ряд тестовых хозяйств, по которым мы в мониторинговом режиме отслеживаем динамику площади сельскохозяйственных угодий, продуктивности и урожайности основных сельхозкультур. Благодаря использованию наземной и космической информации нам удается это все отслеживать. При этом мы применяем искусственный интеллект. Обработка космических снимков происходит с использованием элементов ИИ. Мы обучаем нейросеть тому или иному классу земельных угодий. Она по ряду признаков отыскивает их и дешифрирует снимки. Это оказалось очень эффективным", - отметил ведущий научный сотрудник Института экспериментальной ботаники НАН Беларуси Андрей Понтус.
Определение видов животных по звуку
Научно-практический центр НАН Беларуси по биоресурсам презентовал на выставке ИИ-модель "Гукi NET", которая осуществляет акустическое определение видов животных в дикой среде. Разработка предоставляет специалистам инструмент для анализа больших объемов данных и вовлекает население в практику науки для мониторинга животного мира. Актуальная версия "Гукi NET" специализирована на лесных видах птиц.
"Определяем вид птицы по пению. Наша модель уже достигла более чем 90%-ной точности для 116 видов птиц. Мы занимаемся финальной доработкой системы, подготовкой к разработке и разворачиванию ее инфраструктуры. Надеемся, что эта система будет способствовать эффективному мониторингу разнообразия видов птиц на особо охраняемых природных территориях. А также будет использоваться населением как приложение-компаньон для энтузиастов, чтобы люди могли легко определить, какие виды птиц встретили. Собираемые людьми данные могут потом использоваться для дообучения модели, чтобы повышать ее точность", - рассказал сотрудник лаборатории молекулярной зоологии НПЦ НАН по биоресурсам Арсений Волнистый.
Система работает так. Автоматическое записывающее устройство (звуколовушка) фиксирует в определенные интервалы активность птиц. Запись их пения передается в центр обработки данных. Модель распознает всех записанных птиц, их количество, виды, как часто они поют. Затем полученная информация передается пользователю - специалисту заказника или заповедника. Другие желающие смогут воспользоваться приложением - данные с мобильного устройства будут переданы в центр, где определяются виды пернатых. Записав их пение, человек сможет сразу узнать, что это за птицы.
Среди других разработок - новации в области точного земледелия и интеллектуального сельского хозяйства. Например, приложение "Сам себе агроном" позволяет рекомендовать оптимальное место для высадки каждой конкретной сельскохозяйственной культуры.
Как подчеркивают ученые, искусственный интеллект все больше проникает во все сферы нашей жизни. Задача разработчиков - чтобы ИИ был надежным помощником в обработке информации. А принятие решений остается за людьми.
Валерия ГАВРИЛОВА,
БЕЛТА.-0-
Лекарства
Особое внимание привлекли разработки в сфере медицины. Среди них - проект по компьютерному моделированию потенциальных лекарственных препаратов. Исследования касаются в том числе коронавируса, ВИЧ, гриппа.
"Людям, которые занимались разработкой лекарств, всегда требовалось много времени, чтобы проверить все вручную. Уходили большие средства для того, чтобы сделать лекарство и вывести на промышленный уровень. Компьютерное моделирование все упрощает. Наша методология позволяет снизить изначальные финансовые и временные затраты, сразу отсеять неэффективные соединения. Вместо того чтобы делать все руками, мы моделируем свойства потенциальных лекарств на компьютере. Срок разработки ускоряется", - рассказал младший научный сотрудник Объединенного института проблем информатики НАН Ян Лайков.
Он отметил, что длительное время уходит и на тестирование лекарств, клинические испытания. "Пока упростить этот процесс мы не можем. Но в перспективе, возможно, сможем предсказывать какие-то токсические воздействия и побочные эффекты, насколько хорошо лекарство будет усваиваться организмом. В целом мы уже можем предсказывать, но пока не так эффективно", - добавил ученый.Помощь врачу в выявлении болезней легких
Еще одна интересная разработка в сфере медицины - нейросетевой программный комплекс для поддержки принятия решений при диагностике заболеваний легких на основе рентгеновских и томографических изображений (LungExpert). Этот комплекс предназначен для автоматизации процессов диагностики на основе методов глубокого обучения и искусственного интеллекта. Благодаря ему решаются задачи сегментации легких, выделения новообразований, а также происходит количественная оценка поражений.
"Наша разработка нацелена на предварительную диагностику инфекционных, онкологических заболеваний легких. Мы работаем с трехмерными изображениями компьютерной томографии и с двухмерными рентгенографическими. Мы раньше использовали классические методы для анализа таких изображений, но уже около 10 лет применяем новые методы глубокого обучения, их также называют методами искусственного интеллекта. Они помогают искать на изображениях области, связанные с патологическими процессами, на них акцентируется внимание врача", - уточнил заведующий лабораторией анализа биомедицинских изображений Объединенного института проблем информатики НАН Эдуард Снежко.
По его словам, разработка достаточно эффективна, это удалось доказать в том числе на международных соревнованиях, где белорусские специалисты занимают высокие места и доказывают конкурентоспособность своих новых решений.
"Мы в плотном контакте с медиками из Беларуси и других стран, которые тестируют наши методы на своих данных. Мы получаем очень хорошие оценки. Например, было очень интенсивное тестирование от наших коллег из Татарстана, они полгода проверяли работоспособность наших систем и были очень удовлетворены", - отметил ученый.
Он подчеркнул, что такая разработка не заменяет врача, а предоставляет второе мнение, позволяет не пропустить что-то из-за усталости или недостатка опыта. Получаются более однородные результаты исследований, не зависящие от внешних факторов. Но окончательный диагноз ставит врач.
Как ИИ применяют для изучения растительного мира
Институт экспериментальной ботаники НАН Беларуси представил свои разработки в области применения искусственного интеллекта для изучения состояния и прогнозирования динамики растительного покрова. Разработанный продукт позволяет проводить раннюю диагностику заболеваний хвойных пород деревьев, прогнозировать динамику развития растений, а также вероятность возникновения чрезвычайных ситуаций ввиду изменения климата.
"Мы занимаемся мониторингом природных ресурсов, выявлением неиспользуемых в хозяйственном обороте сельскохозяйственных земель. Кроме этого, мы занимаемся оценкой текущего состояния мелиоративных земель, прежде всего такого региона, как Припятское Полесье. У нас там есть ряд тестовых хозяйств, по которым мы в мониторинговом режиме отслеживаем динамику площади сельскохозяйственных угодий, продуктивности и урожайности основных сельхозкультур. Благодаря использованию наземной и космической информации нам удается это все отслеживать. При этом мы применяем искусственный интеллект. Обработка космических снимков происходит с использованием элементов ИИ. Мы обучаем нейросеть тому или иному классу земельных угодий. Она по ряду признаков отыскивает их и дешифрирует снимки. Это оказалось очень эффективным", - отметил ведущий научный сотрудник Института экспериментальной ботаники НАН Беларуси Андрей Понтус.Определение видов животных по звуку
Научно-практический центр НАН Беларуси по биоресурсам презентовал на выставке ИИ-модель "Гукi NET", которая осуществляет акустическое определение видов животных в дикой среде. Разработка предоставляет специалистам инструмент для анализа больших объемов данных и вовлекает население в практику науки для мониторинга животного мира. Актуальная версия "Гукi NET" специализирована на лесных видах птиц.
"Определяем вид птицы по пению. Наша модель уже достигла более чем 90%-ной точности для 116 видов птиц. Мы занимаемся финальной доработкой системы, подготовкой к разработке и разворачиванию ее инфраструктуры. Надеемся, что эта система будет способствовать эффективному мониторингу разнообразия видов птиц на особо охраняемых природных территориях. А также будет использоваться населением как приложение-компаньон для энтузиастов, чтобы люди могли легко определить, какие виды птиц встретили. Собираемые людьми данные могут потом использоваться для дообучения модели, чтобы повышать ее точность", - рассказал сотрудник лаборатории молекулярной зоологии НПЦ НАН по биоресурсам Арсений Волнистый.
Система работает так. Автоматическое записывающее устройство (звуколовушка) фиксирует в определенные интервалы активность птиц. Запись их пения передается в центр обработки данных. Модель распознает всех записанных птиц, их количество, виды, как часто они поют. Затем полученная информация передается пользователю - специалисту заказника или заповедника. Другие желающие смогут воспользоваться приложением - данные с мобильного устройства будут переданы в центр, где определяются виды пернатых. Записав их пение, человек сможет сразу узнать, что это за птицы.
Среди других разработок - новации в области точного земледелия и интеллектуального сельского хозяйства. Например, приложение "Сам себе агроном" позволяет рекомендовать оптимальное место для высадки каждой конкретной сельскохозяйственной культуры.Как подчеркивают ученые, искусственный интеллект все больше проникает во все сферы нашей жизни. Задача разработчиков - чтобы ИИ был надежным помощником в обработке информации. А принятие решений остается за людьми.
Валерия ГАВРИЛОВА,
БЕЛТА.-0-
