Участие в II Международной научной конференции «Технологии ИИ в науке и образовании»
Магистрант заочного факультета группы МФК2331 Валерия Суримова выступила на II Международной научной конференции «Технологии ИИ в науке и образовании», проходящей в МГУ им. М.В. Ломоносова, с докладом «Применение методов машинного обучения в гематологии», научный руководитель д.ф.-.м.н., профессор Воронова Л.И.
В информационно-аналитическом отделе НМИЦ гематологии Минздрава России были разработаны несколько математических моделей для поиска прогностических факторов на основе молекулярно-генетических и иммунофенотипических признаков у пациентов с острым лимфобластным лейкозом, острым промиелоцитарным лейкозом и множественной миеломой.
В качестве альтернативы классическим методам, которые не работают в случае малой выборки и большого количества признаков, был выбран алгоритм машинного обучения Random Survival Forest, называемый еще методом «случайного леса выживаемости». Метод позволяет оценить значимость каждого признака для прогноза или диагноза.
В проведённых исследованиях количество параметров в десятки и тысячи раз превосходило число пациентов. Однако благодаря современным методам удалось обнаружить список наиболее значимых генетических аберраций для острого лимфобластного лейкоза, выделить важные иммунофенотипические предикторы развития осложнений при остром промиелоцитарном лейкозе, а также получить пороговые значения экспрессии генов для ответа на терапию при множественной миеломе.
Полученные результаты подтверждают, что машинное обучение открывает новые горизонты в медицине, позволяя находить тонкие закономерности, которые трудно выявить традиционными методами. Тем не менее, внедрение таких подходов требует тесного взаимодействия исследователей, врачей и разработчиков. Только вместе, объединяя научные знания, клинический опыт и технологические достижения, мы сможем создавать инструменты, которые изменят медицину и улучшат жизнь пациентов.
