Прогноз и детекция. Машинное обучение в медицине. Максим Шараев

Получить расшифровку своего генома, сделать трехмерные МРТ или провести анализ всех метаболитов организма сегодня может каждый человек практически в любой точке мира. Современные экспериментальные методы позволяют собирать большие массивы данных о работе организма, а их анализ уже сегодня начал приводить к новому уровню диагностики и прогноза течения заболеваний, а также к созданию систем поддержки врачебных решений и планирования лечения. Но чтобы построить по ним модели машинного обучения нужны новые подходы и методы. Что сегодня необходимо для их создания? Какие подходы к сбору, обработке и разметке биомедицинских данных сегодня существуют и как по ним строят современные модели машинного обучения? Максим Шараев - профессор Сколтеха, кандидат физико-математических наук, руководитель группы Интеллектуальной обработки сигналов и изображений Центра прикладного ИИ Сколтеха. Занимается разработкой и внедрением методов и технологий анализа разнородных мультимодальных данных, в том числе изображений, сигналов и омиксных данных для биомедицинских задач.