Отделение экспериментально-клинических исследований
Отделение экспериментально-клинических исследований является структурным подразделением ФГБУ «НИИ гриппа им. А.А. Смородинцева» Минздрава России. С 2012 года сотрудниками отделения было организовано и/или проведено более 30 научно-клинических исследований в области инфекционных заболеваний. С 2017 года одним из ключевых направлений деятельности отделения, помимо клинической деятельности, является анализ медицинских данных и разработка моделей машинного обучения для решения задач медицинской диагностики и прогнозирования. А с 2019 года была сформирована «Научная группа по анализу биомедицинских данных».
Основные достижения за последние 6 лет
- Разработка метода на основе модели машинного обучения для диагностики жировой дистрофии печени у пациентов с хроническим вирусным гепатитом С и / или неалкогольной жировой болезнью печени (получен патент на базу данных, подана заявка на патент метода);
- Разработка метода прогнозирования эпидемической ситуации в организованных коллективах с целью повышения эффективности профилактических мероприятий и снижения заболеваемости. Проект реализуется в сотрудничестве с Федеральным государственным казенным учреждением «Главный центр государственного санитарно-эпидемиологического надзора (специального назначения)» Министерства обороны Российской Федерации и с Федеральным государственным бюджетным учреждением «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт физической культуры»;
- Разработка метода на базе модели машинного обучения для прогнозирования вероятности развития туберкулеза у пациентов с ВИЧ-инфекцией;
- Разработка метода на базе модели машинного обучения для прогнозирования длительности стационарного лечения пациентов с COVID-19 на основании рутинных клинических показателей, оцениваемых на догоспитальном этапе;
- Разработка метода на базе модели машинного обучения для определения стадии фиброза печени у больных хроническим вирусным гепатитом С по данным рутинного клинического обследования;
- Разработка метода на базе модели машинного обучения для определения степени гистологической активности гепатита у больных хроническим вирусным гепатитом С по данным рутинного клинического обследования.
Заведующий отделением
Телефон
E-mail