
На международной конференции AI Journey 2025 (секция «Биоморфизм») ученые Высшей школы технологий искусственного интеллекта представили прорывное решение для персонализированной медицины.
Проблема: в клинических исследованиях невозможно получить эталонный эффект для отдельного пациента, что делает неприменимыми стандартные методы машинного обучения (ML), автоматический подбор гиперпараметров и валидацию.
Решение: команда разработала фундаментальную модель в виде гиперсети.
Ключевые особенности:
- обучение с нуля на миллионах искусственно сгенерированных сценариев;
- по данным контрольной и лечебной групп гиперсеть порождает нейронную сеть, точно оценивающую индивидуальный эффект лечения.
Авторы исследования:
Лев Владимирович Уткин, главный научный сотрудник Высшей школы технологий искусственного интеллекта;
Андрей Владимирович Константинов, научный сотрудник Высшей школы технологий искусственного интеллекта;
Станислав Романович Кирпиченко, младший научный сотрудник Высшей школы технологий искусственного интеллекта.
В рамках конференции авторы не только выступили с докладом, но и ответили на вопросы участников у постера.
Разработка, выполненная в рамках гранта РНФ № 25-11-00021, открывает новые перспективы для персонализированной медицины, позволяя преодолевать ограничения традиционных ML‑методов в клинических исследованиях.
Информация о конференции доступна по ссылке: https://aij.ru/about