| Разработчики: | Пермский Государственный Национальный Исследовательский Университет (ПГНИУ) |
| Дата премьеры системы: | сентябрь 2024 г |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
2024: Анонс продукта
30 сентября 2024 года стало известно о том, что в России создан первый цифровой двойник человеческого органа для прогнозирования и лечения заболеваний. Группа ученых Пермского государственного национального исследовательского университета (ПГНИУ) разработала цифровую модель мочевого пузыря, которая позволяет моделировать патологические изменения и оптимизировать тактику хирургического вмешательства.
Как передает «Наука.рф», исследование проводилось под руководством директора физико-математического института ПГНИУ, доктора физико-математических наук Марины Барулиной. В проекте также участвовали специалисты из медицинского университета «Реавиз», Саратовского государственного медицинского университета им. В.И. Разумовского и Областного клинического онкологического диспансера.
Цифровой двойник мочевого пузыря создан с использованием сложных математических моделей, которые учитывают геометрические размеры органа и прогнозируют его поведение при различных внешних и внутренних воздействиях. Это позволяет моделировать патологические изменения у конкретного пациента и выбирать оптимальную стратегию лечения без риска для жизни человека.
Марина Барулина подчеркнула, что разработанные модели позволяют измерять деформацию органов с помощью новейших вычислительных технологий, создавая верифицированные цифровые двойники. На основе этих моделей можно отрабатывать сценарии успешного лечения пациентов.
Результаты исследования опубликованы в статье «Моделирование напряженно-деформированного состояния наполненного мочевого пузыря человека» в журнале Applied Science (Швейцария), входящем в базы Web of Science и Scopus.
Ученые ПГНИУ также работают над другими проектами в области медицинской биомеханики и искусственного интеллекта. Они разрабатывают методы ИИ для применения в хирургии, реанимации и психиатрии, создают цифровые модели других органов человека и программно-аппаратные комплексы для объективизации диагнозов.[1]
Примечания
