Делимся вдохновляющей новостью из мира студенческих разработок. Команда студенческого конструкторского бюро Челябинского государственного университета работает над уникальным программным комплексом на базе искусственного интеллекта. Цель проекта — автоматизировать анализ медицинских текстов: заключений врачей, данных обследований и другой документации. Особенности разработок:
Полная автономность. Система способна работать в изолированных сетях медучреждений — без доступа к интернету.
Конфиденциальность данных. Локальная установка на сервер медучреждения гарантирует 100 % защиту персональных данных пациентов.
Практическая польза. Система не заменяет врача, а экономит его время: позволяет диктовать текст и сразу получать структурированное заключение. В основе проекта
язык Python и библиотеки для машинного обучения TensorFlow и Keras. Команда занимается разметкой данных, «обучая» нейросеть распознавать медицинские термины и паттерны. «Это шанс научиться работать с крупными нейросетевыми архитектурами и огромными базами данных. Такой практический кейс резко поднимает уровень специалиста и очень ценится в IT‑индустрии», — делится Владимир Пучинин, руководитель проекта, студент 2‑го курса математического факультета ЧелГУ. Хотя основная сфера — медицина, технология может быть полезна и в других областях, например: ️
автоматическое составление протоколов судебных заседаний; ️
фиксация итогов совещаний, где критичны точность и конфиденциальность. Команда планирует:
представить разработку на профильных конференциях;
доработать и протестировать алгоритм;
найти партнёров среди медучреждений для пилотного внедрения. Это отличный пример того, как СКБ создают реально полезные и технологичные решения! Гордимся и желаем команде успеха.
Полная автономность. Система способна работать в изолированных сетях медучреждений — без доступа к интернету.
Конфиденциальность данных. Локальная установка на сервер медучреждения гарантирует 100 % защиту персональных данных пациентов.
Практическая польза. Система не заменяет врача, а экономит его время: позволяет диктовать текст и сразу получать структурированное заключение. В основе проекта
язык Python и библиотеки для машинного обучения TensorFlow и Keras. Команда занимается разметкой данных, «обучая» нейросеть распознавать медицинские термины и паттерны. «Это шанс научиться работать с крупными нейросетевыми архитектурами и огромными базами данных. Такой практический кейс резко поднимает уровень специалиста и очень ценится в IT‑индустрии», — делится Владимир Пучинин, руководитель проекта, студент 2‑го курса математического факультета ЧелГУ. Хотя основная сфера — медицина, технология может быть полезна и в других областях, например: ️
автоматическое составление протоколов судебных заседаний; ️
фиксация итогов совещаний, где критичны точность и конфиденциальность. Команда планирует:
представить разработку на профильных конференциях;
доработать и протестировать алгоритм;
найти партнёров среди медучреждений для пилотного внедрения. Это отличный пример того, как СКБ создают реально полезные и технологичные решения! Гордимся и желаем команде успеха.