Искусственный интеллект поможет улучшить диагностику респираторных заболеваний
Ученые разработали электронный стетоскоп, оснащенный алгоритмом, который позволяет автоматически интерпретировать результаты аускультации. Технология была апробирована на выборке из 572 педиатрических амбулаторных пациентов из пяти стран и тех наиболее распространенных типах респираторных заболеваний у детей – подтвержденной рентгенографией пневмонии, клинически диагностированным бронхиолиту и астме. Для корректного определения патологических звуков было достаточно 5-10 секунд записи из 4 точек аускультации.
Применение машинного обучения для снижения повторной заболеваемости COVID-19
Задача исследования заключалась в определении наиболее эффективной комбинации противовирусных, противовоспалительных и иммуномодулирующих препаратов (включая интерферон или гидроксихлорохин), используемых для терапии COVID-19. Вместо экспериментальной и контрольной групп пациентов с одинаковыми характеристиками ученые использовали архивные данные.
Принципиально новый способ вакцинации от российских исследователей
Ученые из Саратовского государственного университета имени Н.Г. Чернышевского и НИИ гриппа имени А.А. Смородинцева представили способ чрескожного введения вакцины от гриппа по волосяным фолликулам c помощью сонофореза (ультразвуковое воздействие). Вакцину предварительно помещали в носитель-матрицу из карбоната кальция. Преимуществом носителя такого типа является то, что он не отвергается иммунной системой, а после высвобождения вакцины метаболизируется в организме без образования токсичных продуктов обмена. Эффективность метода оценивали посредством измерения уровня IgG в плазме крови (мышей).
Материал подготовлен в рамках проекта «Медицина в точке бифуркации». Проект поддержан грантом Минобрнауки России в рамках федерального проекта «Популяризация науки и технологий»
