В России создали сервис для оценки вероятности последствий постковидного синдрома

В России создали сервис для оценки вероятности последствий постковидного синдрома

Его разработкой занималась команда студентов из Тверского государственного медицинского университета.

фото: В России создали сервис для оценки вероятности последствий постковидного синдрома

Студентка Тверского государственного медицинского университета Елена Спирина с командой представили сервис, позволяющий с помощью смартфона оценить вероятность развития кардиометаболического синдрома в постковидном периоде и ряда других заболеваний. Проект вошел в число победителей третьей волны конкурса «Студенческий стартап» федерального проекта «Платформа университетского технологического предпринимательства» — по информации издания Сноб.

Что важно знать

Постковидный синдром — набор признаков и симптомов, которые развиваются во время или после заболевания COVID-19. Одним из таких проявлений стал кардиометаболический синдром. Это комплекс метаболических, кардиоваскулярных и почечных нарушений вследствие поражения сосудов и микротромбозов.

Как работает сервис

фото: В России создали сервис для оценки вероятности последствий постковидного синдрома

В основе разработки лежит симптом-чекер (опросник) на основе искусственного интеллекта. Так, если человек чувствует недомогание, он может воспользоваться приложением, пройти опрос и узнать предварительный диагноз. Кроме того, сервис позволяет пройти онлайн-консультацию с медицинским специалистом.

«Приложение не отменяет визита к врачу, но позволяет осуществлять профилактику заболеваний и предлагает алгоритм полезных действий до приема в лечебном учреждении», — отметила Спирина.

Комментарий Елены Спириной

Спирина рассказала «Снобу», что симптом-чекер состоит из вопросов, отобранных математическим образом с использованием анализа вероятностей совпадения симптомов и болезней. Искусственный интеллект стартапа обучен специалистами, врачами, пациентами и способен оценить вероятность более 50 заболеваний: от распространенных — артериальной гипертонии и различных анемий — до сложных и редких, которые при осмотре может пропустить врач.

Число диагностических гипотез сервиса постоянно растет, так как искусственный интеллект обучается в процессе работы, заявила Спирина. Так, точность выявления острого ковида по опросу составляет 89,5%.

Что еще известно

Елена Спирина стала учредителем стартапа, а в его создании принимали участие шесть человек. Выигранный от «Платформы университетского технологического предпринимательства» грант команда планирует направить на апробирование и доработку веб-приложения.

Прочтите также:

Это интересно:

Добавить комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *