Искусственный интеллект помогает точнее прогнозировать риски сложных заболеваний
Разработанные в Центре искусственного интеллекта НИУ ВШЭ нейросетевые модели значительно улучшают прогнозирование риска ожирения, диабета первого типа, псориаза и других многофакторных заболеваний. Совместное исследование с компанией Genotek показало, что алгоритмы глубокого обучения эффективнее традиционных методов, особенно при сложных взаимодействиях генов (эпистазах). Результаты опубликованы в журнале Frontiers in Medicine.
Традиционные методы оценки генетического риска, основанные на линейной регрессии, не учитывают сложные взаимодействия генов, влияющие на развитие заболеваний. Эти эпистатические эффекты трудно уловить с помощью классических моделей, что снижает точность прогнозов.
Чтобы преодолеть эти ограничения, исследователи смоделировали данные с разными типами эпистаза — аддитивным, мультипликативным и пороговым — и обучили нейросетевые модели на генетических данных более чем 58 тысяч человек европейского происхождения. В ходе работы симулировались различные сценарии взаимодействия генов и оценивалось их влияние на риск развития заболеваний.
Применение методов глубокого обучения, в частности рекуррентных нейронных сетей (RNN), позволило существенно повысить точность прогнозирования. Наиболее заметное улучшение достигнуто при оценке риска диабета первого типа: показатель площади под ROC-кривой (AUC) составил 0,823 для моделей RNN.
Мария Попцова
«Результаты нашего исследования показывают новые возможности для персонализированной медицины и профилактики. Если мы сможем точнее определять индивидуальные риски, это поможет врачам разрабатывать более эффективные стратегии лечения и предотвращения болезней», — отмечает Мария Попцова, заведующая Международной лабораторией биоинформатики.
Таким образом, исследование подтверждает высокую эффективность нелинейных моделей машинного обучения в предсказании генетических рисков, что открывает путь к более точной персонализации медицинских рекомендаций и терапии.
Александр Ракитько
«Генетический паспорт становится неотъемлемой частью современной персонализированной медицины. Недостаточно просто расшифровать геном человека — необходимо максимально информативно интерпретировать результаты. Для этого мы постоянно работаем над обучением новых моделей для оценки рисков мультифакторных заболеваний. Наше совместное исследование показывает, что нейросети могут быть эффективными и в этой области», — рассказывает Александр Ракитько, директор по науке Genotek.
На основе проведенного исследования команда Центра искусственного интеллекта НИУ ВШЭ разработала специальное программное обеспечение — «Модели глубинного обучения для полигенной оценки риска». Программа позволяет прогнозировать вероятность развития заболеваний, анализируя индивидуальные вариации в геноме. Эта разработка уже лицензирована компанией Genotek для дальнейшего применения в практических генетических исследованиях.
Вам также может быть интересно:
«У науки нет национальных границ»
Иностранные ученые успешно продолжают работу в лабораториях Вышки, сочетая фундаментальные и прикладные исследования, позволяющие достичь значимых результатов. О деятельности Лаборатории алгоритмов и технологий анализа сетевых структур в НИУ ВШЭ — Нижний Новгород новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с ее научным руководителем — профессором Паносом Пардалосом.
«ИИ и машинное обучение — мощные технологии, но не везде научились их применять»
Рост доходов мировой индустрии образования может составить до 4% в ближайшие годы благодаря внедрению технологий искусственного интеллекта. Кроме того, ИИ сокращает время работы преподавателей в 4–5 раз. Эксперты Вышки рассказали, как преподаватели и административный персонал вузов осваивают нейросети, боты и другие инструменты и почему не стоит бояться, что их заменит ИИ.
Онлайн-кампус НИУ ВШЭ стал лауреатом премии «AI Олимп»
«AI Олимп» оценивает разработки в области искусственного интеллекта и является продолжением проекта Digital Leaders, который более 10 лет освещает лучшие достижения в области цифровизации, онлайн-сервисов и диджитал-решений.Онлайн-кампус НИУ ВШЭ стал победителем номинации «Платформа года» в категории «Персонализированные обучающие платформы». Среди лауреатов премии — Сбер, «Гемотэк», RuStore, «Норникель», «Авито» и другие крупные компании.
Ученые ВШЭ рассказали, как определить важные для речевой функции области мозга при операциях
Сотрудники Центра языка и мозга НИУ ВШЭ провели школу по трактографии — методу, который позволяет «увидеть» важнейшие связи в мозге и помогает хирургам избежать повреждений критически важных для речевой функции областей во время операции. Участниками курса стали нейрохирурги и радиологи из Москвы и других регионов страны, интересующиеся методами предоперационного картирования речи.
«Огромное счастье — возможность обсудить свои научные идеи с заинтересованными людьми»
Созданная в нижегородском кампусе Вышки Международная лаборатория динамических систем и приложений ведет глубокие теоретические изыскания и прикладные исследования, среди которых изучение океанических волн, пересоединений солнечной короны, вулканических явлений и устойчивости судов. Ее ученые, за последние 5 лет выигравшие более 20 значимых научных грантов, активно сотрудничают с российскими и зарубежными коллегами из Китая, Испании, США, Великобритании, Бразилии и других стран. О работе лаборатории новостная служба «Вышка.Главное» побеседовала с ее заведующей, профессором Ольгой Починкой.
Лингвисты НИУ ВШЭ выяснили, как билингвы используют конструкции с числительными в русском языке
Исследователи ВШЭ выделили более 4000 примеров устной русской речи билингвов из семи регионов России и выяснили: большинство нестандартных форм в конструкциях с числительными связано не только с их родным языком, но и с тем, как часто выражение встречается в повседневной речи. Например, фразы «два часа» или «пять километров» почти всегда совпадают с литературным вариантом, а вот менее привычные выражения, особенно с числительными от двух до четырех, а также с собирательными формами вроде «двое» или «трое», часто звучат иначе. Исследование опубликовано в журнале International Journal of Bilingualism.
Меньше половины пиарщиков сообщают клиентам, что пользуются ИИ
Центр медиапрактик Высшей школы экономики совместно с АКОС подготовил исследование о том, как российские пиарщики пользуются искусственным интеллектом. Большинство респондентов оценивают работу с нейросетями как эффективную и считают, что использование ИИ улучшило качество их работы.
Первый цифровой тест для оценки навыков чтения у взрослых доступен на RuStore
Центр языка и мозга НИУ ВШЭ разработал первый стандартизированный инструмент для оценки навыков чтения на русском языке у взрослых — тест «ЛексиМетр-В». Теперь он доступен в цифровом формате на платформе RuStore. Это приложение позволяет быстро и эффективно диагностировать нарушения чтения, включая дислексию, у людей в возрасте от 18 лет и старше.
В НИУ ВШЭ будет создан Центр подготовки кадров для ИТ-отрасли
Минцифры России совместно с Аналитическим центром при Правительстве России подвели итоги конкурсного отбора вузов для получения грантов на запуск углубленного ИТ-образования. Заявки на конкурс подали 50 вузов, определены 26 победителей из 13 регионов, в том числе Высшая школа экономики.
Двадцать против десяти: в НИУ ВШЭ проанализировали, как развивались числительные у лезгинских народов
Считается, что в лезгинских языках Дагестана и Азербайджана изначально использовалась двадцатеричная система счета, а десятичная появилась позже. Однако новый анализ числительных в разных диалектах показал, проведенный лингвистом из НИУ ВШЭ Максимом Меленченко, что могло быть и наоборот: изначально использовался десятичный счет, а двадцатеричный появился позже. Исследование опубликовано в журнале Folia Linguistica.