ПонедельникПн, 6 июля 08:42 16+
Сейчас  °C
USD$ 77,23 EUR 88,03

Нижегородские студенты на основе нейронных сетей создали алгоритм, прогнозирующий заболевания

18 марта 2020 года, 15:56

Нижегородские студенты на основе нейронных сетей создали алгоритм, прогнозирующий заболевания

Фото с сайта НГТУ им. Алексеева

Студенты института экономики и управления Нижегородского государственного технического университета им. Р. Е. Алексеева приняли участие в комплексной программе «Акселератор проектов Нижегородской области 2020». Об этом сообщается на сайте вуза.

На суд жюри студенты представили проект «Госздоровье». Он позволяет создать специальный алгоритм на основе нейронных сетей, анализирующий все медицинские данные тестируемого. Кроме того, с учетом конкретного региона проживания и рода деятельности пациента алгоритм прогнозирует появление того или иного заболевания и выдает уведомление о необходимости похода к врачу.

В ходе презентации были обозначены основные цели, принципы работы, пути развития и дальнейшего внедрения проекта в существующую систему «Госуслуг».

Квалифицированное жюри, в которое входили эксперты Федерального агентства по делам молодежи «Росмолодежь», положительно оценило проект студентов НГТУ им. Р.Е. Алексеева и высказало авторам ряд рекомендаций, для повышения шансов получить грант.

Автор: Милена Черевко

баннер vk
Смотрите также
Картина дня
Рекомендуем
Общество
Евгений Евстигнеев: правнук псаломщика и двоюродный брат генерала
К столетию великого актера в Нижнем Новгороде подготовят его наиболее полную родословную.
Общество
КРТ на улице Гоголя: квартал в центре города ждут перемены
Публикуем фото строений, которые планируется реконструировать или снести.
Культура
Кирпич, камень и дерево: в чем уникальность нижегородской архитектуры
Эксперт объяснил, почему наш регион — один из лидеров по сохранению культурного наследия.
Общество
Аллергия: секреты профилактики и лечение
С 6 по 12 июня проходит неделя профилактики аллергических заболеваний.

Самые интересные
новости и эксклюзивы —
в нашем канале МАХ

Подписаться