Бюро неформатных событий Зовём.Ру

Авторизоваться через соц. сети

Medtech.Лекторий. Генеративный ИИ в медицине: визуализация, диагностика и цифровые двойники Medtech.Лекторий. Генеративный ИИ в медицине: визуализация, диагностика и цифровые двойники

Архив. Мы больше не анонсируем данное мероприятие. Возможно информация полностью устарела. Что там дальше мы не знаем.

Зовём на лекцию

Организатор:

Курилка Гутенберга

Когда?

с 12 марта 2026

Город

Москва

Где?

Технопарк Medtech,  Проспект Вернадского, 96

Метро

Тропарево

Условия участия:

Регистрация: https://kurilka-gutenberga-events.timepad.ru/event/3858029/

В четверг, 12 марта, состоится лекция «Генеративный ИИ в медицине: визуализация, диагностика и цифровые двойники», из которой вы узнаете, как современные вычислительные технологии позволяют моделировать исследования тканей и объединять разнородные медицинские данные, создавая виртуальные модели органов.

Тема:  «Генеративный ИИ в медицине: визуализация, диагностика и цифровые двойники»

Спикер: Максим Шараев — руководитель исследовательской группы Центра искусственного интеллекта Сколтеха и совместной лаборатории с Университетом Шарджи, эксперт в области нейровизуализации, нейротехнологий и машинного обучения. 

Искусственный интеллект стал частью современной медицины. Алгоритмы повышают чёткость снимков МРТ и КТ, ускоряют их обработку и формируют дополнительные данные для обучения диагностических систем.

Отдельные решения позволяют моделировать исследования тканей и объединять разнородные медицинские данные, создавая виртуальные модели органов – для более точного анализа и взвешенных клинических решений.

Из лекции вы узнаете:

— как ИИ меняет медицинскую визуализацию: помогает достраивать изображения, сокращает время диагностики и снижает дозу облучения

— каким образом формируются обучающие данные, если клинических случаев недостаточно

— можно ли заменить дорогостоящую биопсию «цифровым двойником» ткани и выявлять заболевания на уровне молекулярных профилей

— почему для работы в клинике нейросетям недостаточно просто «скормить» данные и как научить их мыслить в логике врача