ЧетвергЧт, 13 августа 06:56 16+
Сейчас  °C
USD$ 83,00 ▲0,63 EUR 95,78 ▲0,60

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
Основание Нижнего Новгорода: булгарский, мордовский или русский след?
Историк проанализировал версии происхождения Нижнего Новгорода.
Общество
Почему недостаточно просто подкармливать на улицах бездомных кошек
Эксперт рассказал, как бездомных животных защищает Конституция РФ и почему не нужно перекрывать им доступ в подвалы домов.
Общество
Новые правила ухода за нетрудоспособными: что изменится с 2027 года
Подтверждать факт ухода придется ежегодно.
Общество
Врач Савицкая объяснила нижегородцам, как сохранить сердце здоровым
80% преждевременных смертей от ССЗ можно предотвратить

Самые интересные
новости и эксклюзивы —
в нашем канале МАХ

Подписаться