Комплексный, цифровой, скрининговый, интеллектуальный on-line метод оценки и прогноза состояния здоровья человека
ПРОБЛЕМА: В современных цитируемых публикациях на тему оптимизации использования мобильных приложений часто употребляется термин «mobile apps overload», который описывает три типа избыточности при использовании мобильных устройств: количество установленных приложений, функции одного приложения, данные одного приложения. Технологии разработки рекомендательных систем для оптимизации мобильных вычислений является актуальным и перспективным направлением, поскольку, в настоящее время, существует запрос на оптимизацию парадигмы «операционная система - приложение», а также запрос на сокращение объемов информации в системах мобильных и смарт-устройств.
ЦЕЛЬ ПРОЕКТА: с практической точки зрения заключается в автоматизации управления приложениями на основе автоматического предиктивного перехода от приложений к функциям мобильного устройства при решении пользовательских задач; разработке технологии предиктивной адаптации мобильного пользовательского интерфейса, которая позволит, по сравнению с известными методами, снизить избыточность приложений, функций, данных; увеличить скорость обработки информации; реализовать и апробировать адаптивный пользовательский интерфейс.
АКТУАЛЬНОСТЬ: с теоретической точки зрения заключается в обосновании и установлении фундаментального закона предиктивной адаптации для сложных технических систем. Будет продемонстрировано, что интеллектуальный агент, основанный на глубоких моделях машинного обучения в процессе своей эволюции может приобрести те же адаптивные свойства, что и субъект живой природы.
ЯДРО ПРОЕКТА: модель адаптивного пользовательского интерфейса на базе мультиагентного обучения с подкреплением.
ССЫЛКИ: Scholar Google, GitHub, Kaggle
ИЗОБРАЖЕНИЯ:
ЦЕЛЬ ПРОЕКТА: с практической точки зрения заключается в автоматизации управления приложениями на основе автоматического предиктивного перехода от приложений к функциям мобильного устройства при решении пользовательских задач; разработке технологии предиктивной адаптации мобильного пользовательского интерфейса, которая позволит, по сравнению с известными методами, снизить избыточность приложений, функций, данных; увеличить скорость обработки информации; реализовать и апробировать адаптивный пользовательский интерфейс.
АКТУАЛЬНОСТЬ: с теоретической точки зрения заключается в обосновании и установлении фундаментального закона предиктивной адаптации для сложных технических систем. Будет продемонстрировано, что интеллектуальный агент, основанный на глубоких моделях машинного обучения в процессе своей эволюции может приобрести те же адаптивные свойства, что и субъект живой природы.
ЯДРО ПРОЕКТА: модель адаптивного пользовательского интерфейса на базе мультиагентного обучения с подкреплением.
ССЫЛКИ: Scholar Google, GitHub, Kaggle
ИЗОБРАЖЕНИЯ:
РУКОВОДИТЕЛЬ: Аполихин Олег Иванович, член-корр. РАН, д.м.н., проф., кафедра БМТ3
ПРОБЛЕМА: В настоящее время медико-биологические науки переживают технологическую революцию, которая может изменить здравоохранение практически во всех отношениях. Эта революция возникает из-за сближения системной биологии и hi-tech индустрии с ее способностью генерировать и анализировать big data, собирая их с помощью портативных диагностических устройств для измерения и контроля личной информации через разнообразные социальные сети. Эта биоцифровая технологическая революция позволила говорить об абсолютно новой модели здравоохранения - Медицине-4П.
Медицина-4П, основанная на принципах персонализации, предикции, превенции и партисипации, должна представлять абсолютно новое, высокотехнологичное научное направление, несущее в себе миссию - увеличение продолжительности жизни человека без болезней. Иными словами, если медицина в традиционном её понимании имеет дело с проявлениями болезней (как острых, так и хронических), то 4П-Медицина направлена на то, чтобы выделить факторы риска, определить предрасположенность человека к тем или иным заболеваниям и предотвратить их, тем самым, не позволив человеку превратиться в пациента (больного).
ЦЕЛЬ РАБОТЫ: Разработать цифровой скрининговый метод оценки состояния здоровья человека с прогнозом изменения его качества как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе.
ЗАДАЧИ ПРОЕКТА:
1. Проведение литературного обзора по теме исследования, выделение фундаментальных механизмов патологического процесса «здоровье/нездоровье»;
2. Разработка математической модели для аппроксимации получаемых данных и создание бэкэнда реляционной базы данных для цифрового скринингового интеллектуального on-line метода оценки состояния здоровья человека;
3. Выбор диагностических сенсорных устройств, регистрирующих биометрические и антропометрические параметры человека, необходимых для работы математической модели;
4. Разработка протокола клинического исследования с педагогическим экспериментом и набор волонтёров из числа студентов для их реализации;
5. Проведение клинического исследования с педагогическим экспериментом по определению уровней здоровья студентов в кампусе МГТУ имени Н.Э. Баумана;
6. Анализ полученного статистического «Big Data - массива» с позиций доказательной медицины и теории графов на процессоре LEONHARD для построения предиктивной модели качества жизни человека;
7. Подача конкретных предложений руководству МГТУ имени Н.Э. Баумана по улучшению здоровья и успеваемости студентов университета на основании результатов Data Science исследования.
ИЗОБРАЖЕНИЯ:
ПРОБЛЕМА: В настоящее время медико-биологические науки переживают технологическую революцию, которая может изменить здравоохранение практически во всех отношениях. Эта революция возникает из-за сближения системной биологии и hi-tech индустрии с ее способностью генерировать и анализировать big data, собирая их с помощью портативных диагностических устройств для измерения и контроля личной информации через разнообразные социальные сети. Эта биоцифровая технологическая революция позволила говорить об абсолютно новой модели здравоохранения - Медицине-4П.
Медицина-4П, основанная на принципах персонализации, предикции, превенции и партисипации, должна представлять абсолютно новое, высокотехнологичное научное направление, несущее в себе миссию - увеличение продолжительности жизни человека без болезней. Иными словами, если медицина в традиционном её понимании имеет дело с проявлениями болезней (как острых, так и хронических), то 4П-Медицина направлена на то, чтобы выделить факторы риска, определить предрасположенность человека к тем или иным заболеваниям и предотвратить их, тем самым, не позволив человеку превратиться в пациента (больного).
ЦЕЛЬ РАБОТЫ: Разработать цифровой скрининговый метод оценки состояния здоровья человека с прогнозом изменения его качества как в краткосрочной, так и долгосрочной перспективе.
ЗАДАЧИ ПРОЕКТА:
1. Проведение литературного обзора по теме исследования, выделение фундаментальных механизмов патологического процесса «здоровье/нездоровье»;
2. Разработка математической модели для аппроксимации получаемых данных и создание бэкэнда реляционной базы данных для цифрового скринингового интеллектуального on-line метода оценки состояния здоровья человека;
3. Выбор диагностических сенсорных устройств, регистрирующих биометрические и антропометрические параметры человека, необходимых для работы математической модели;
4. Разработка протокола клинического исследования с педагогическим экспериментом и набор волонтёров из числа студентов для их реализации;
5. Проведение клинического исследования с педагогическим экспериментом по определению уровней здоровья студентов в кампусе МГТУ имени Н.Э. Баумана;
6. Анализ полученного статистического «Big Data - массива» с позиций доказательной медицины и теории графов на процессоре LEONHARD для построения предиктивной модели качества жизни человека;
7. Подача конкретных предложений руководству МГТУ имени Н.Э. Баумана по улучшению здоровья и успеваемости студентов университета на основании результатов Data Science исследования.
ИЗОБРАЖЕНИЯ:
ПРИОРИТЕТ 2030^
Автор сайта: Dmitry Vidmanov, vidmanov@bmstu.ru
