• A
  • A
  • A
  • АБВ
  • АБВ
  • АБВ
  • A
  • A
  • A
  • A
  • A
Обычная версия сайта
  • RU
  • EN
  • Национальный исследовательский университет «Высшая школа экономики»
  • Публикации ВШЭ
  • Статьи
  • Мультимодальные модели в медицинской диагностике как универсальный инструмент
  • RU
  • EN
Расширенный поиск
Высшая школа экономики
Национальный исследовательский университет
Приоритетные направления
  • бизнес-информатика
  • государственное и муниципальное управление
  • гуманитарные науки
  • инженерные науки
  • компьютерно-математическое
  • математика
  • менеджмент
  • право
  • социология
  • экономика
по году
  • 2027
  • 2026
  • 2025
  • 2024
  • 2023
  • 2022
  • 2021
  • 2020
  • 2019
  • 2018
  • 2017
  • 2016
  • 2015
  • 2014
  • 2013
  • 2012
  • 2011
  • 2010
  • 2009
  • 2008
  • 2007
  • 2006
  • 2005
  • 2004
  • 2003
  • 2002
  • 2001
  • 2000
  • 1999
  • 1998
  • 1997
  • 1996
  • 1995
  • 1994
  • 1993
  • 1992
  • 1991
  • 1990
  • 1989
  • 1988
  • 1987
  • 1986
  • 1985
  • 1984
  • 1983
  • 1982
  • 1981
  • 1980
  • 1979
  • 1978
  • 1977
  • 1976
  • 1975
  • 1974
  • 1973
  • 1972
  • 1971
  • 1970
  • 1969
  • 1968
  • 1967
  • 1966
  • 1965
  • 1964
  • 1963
  • 1958
  • еще
Тематика
Новости
25 августа 2026 г.
Исследователи ВШЭ сравнили рекомендательные алгоритмы по правилам спортивного турнира
Исследователи Института искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ разработали подход, который помогает эффективнее подбирать рекомендательные алгоритмы. В нем разные методы попарно соревнуются, а по результатам всех поединков составляется общий рейтинг. Это помогает сократить число алгоритмов, которые нужно проверять при разработке новых сервисов, и сэкономить денежные и временные ресурсы.Исследование было представлено на  32-й конференции ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining (KDD 2026).
20 августа 2026 г.
<a>Исследователи НИУ ВШЭ и Сбера научили нейросети лучше угадывать предпочтения пользователей
Институт искусственного интеллекта и цифровых наук ФКН НИУ ВШЭ и Сбер представили новую архитектуру для рекомендательных систем: благодаря объединению двух классов моделей алгоритмы лучше угадывают интересы и потребности пользователей. Препринт работы опубликован на сайте arxiv.org и представлен на летнем фестивале «Урбан ML».
19 августа 2026 г.
Ученые ВШЭ разработали алгоритм, позволяющий производить более надежные процессоры для ЦОД
Ученые из МИЭМ ВШЭ и Самарского университета создали алгоритм LRF-3D для автоматического обхода неработающих узлов в трехмерных сетях на кристалле. Благодаря своей иерархической организации он превосходит аналоги по быстродействию и точности пути, повышая надежность процессоров для использования в ЦОД, суперкомпьютерах и ИИ-вычислениях. Исходные коды алгоритмов и тестов опубликованы в открытом доступе.

 

Нашли опечатку?
Выделите её, нажмите Ctrl+Enter и отправьте нам уведомление. Спасибо за участие!

Публикации
  • Книги
  • Статьи
  • Главы в книгах
  • Препринты
  • Верификация публикаций
  • Расширенный поиск
  • Правила использования материалов
  • Наука в ВШЭ

?

Мультимодальные модели в медицинской диагностике как универсальный инструмент

Вестник Росздравнадзора. 2026. № 1. С. 14–29.
Назаренко А. Г., Федоров М. В., Мошкин А. С., Арлазаров В. В., Грибова В. В., Репин Д. А., Вошев Д. В., Клевцова О. Ю., Игнатьев С. А., Люткин Д. А., Романов А. Ю.

Мультимодальные фундаментальные модели и медицинские мультимодальные большие языковые модели формируют новый класс диагностических систем поддержки принятия решений, способных работать с разнородными источниками данных: медицинскими изображениями (рентген, КТ, МРТ, УЗИ, гистология), сигналами (ЭКГ, ЭЭГ), текстом (история болезни, протоколы, выписки), лабораторными показателями, данными молекулярного профилирования и др. В статье систематизированы архитектуры и стратегии обучения, обеспечивающие переносимость между задачами и модальностями, а также обсуждены требования к надежности, клинической валидации и регуляторной классификации моделей. Универсальность трактуется как возможность единой модели или единого модульного контура решать широкий спектр задач (детекция, сегментация, триаж, суммаризация, извлечение фактов, визуально-текстовые вопросы) при сохранении проверяемости выводов и строгих ограничений: система не должна выдавать финальный диагноз и не подменяет врача, а предоставляет обоснованные гипотезы, наблюдения и подсказки, пригодные для клинической проверки и документирования в рамках действующих регуляторных требований.

Научное направление: Компьютерные науки Клиническая медицина Фундаментальная медицина Здравоохранение
Язык: русский
Полный текст
Текст на другом сайте
Ключевые слова: медицинская диагностикаmedical diagnosticsfoundation modelsФундаментальные модели multimodal modelsмультимодальные моделиSaMDMDSWclinical validationSaMDMDSWклиническая валидация
Похожие публикации
Proceedings of the 2026 12th International Conference on Control, Decision and Information Technologies (CoDIT) (Italy, Bari, July 13–16, 2026)
IEEE, 2026.
Добавлено: 24 августа 2026 г.
From data to knowledge: artificial intelligence methods for studying comorbidity in electronic health records
Лукьяненко Д. В., Рагимова А. А., Мухорина А. и др., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–24
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the Generative Code Intelligence Workshop (GeCoIn 2026), co-located with the 35th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI-ECAI 2026)
CEUR-WS.org, 2026.
Добавлено: 20 августа 2026 г.
MM-PSYCHE: Multimodal Multitask Psychological Characteristic Estimation Through Cross-Domain Semi-Supervised Learning
Рюмина Е. В., Аксёнов А. А., Коряковская Д. О. и др., IEEE Access 2026 Vol. 14 P. 124759–124778
Добавлено: 20 августа 2026 г.
Proceedings of the 1st Workshop on Linguistic Analysis for Health (HeaLing 2026)
Association for Computational Linguistics, 2026.
Добавлено: 19 августа 2026 г.
Hypergraphs from multivariate connectivity: caCOH-based EEG/MEG representation
Власенко Д. В., Саранская И. М., Захаров Д. Г., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–16
Гиперграфы предоставляют естественную систему для представления нейрофизиологических взаимодействий, распределённых по наборам датчиков. Ключевой методический вопрос заключается в том, каким образом следует определять гиперрёбра на основе частотно-разрешающих данных электроэнцефалографии и магнитоэнцефалографии (ЭЭГ/МЭГ). Мы предлагаем стратегию построения гиперграфа, в которой гиперрёбра получаются из канонической когерентности (caCOH) — расширения когерентности, которое оценивает степень связи между многомерными пространствами сигналов. Насколько ...
Добавлено: 18 августа 2026 г.
Localization in Medical Imaging: A Unified AI Approach for Ovaries, Follicles, and Vertebral Arteries
Мошкин А. С., Fedorov M., Arlazarov V. и др., Algorithms 2026 Vol. 19 No. 7 Article 523
Технологии искусственного интеллекта (ИИ), активно развивающиеся в современной медицине, повышают скорость и качество оказания медицинской помощи. Данная статья преимущественно направлена на демонстрацию применения различных вариантов компьютерного анализа клинических изображений для решения практических задач повышения эффективности рутинной диагностики с использованием ретроспективного анализа, а также на показ потенциала его широкого внедрения (благодаря масштабируемости архитектуры) в практическое здравоохранение ...
Добавлено: 17 августа 2026 г.
Innovation in Medicine and Healthcare
CHEN Y., Howlett R. J., Tanaka S. и др., Springer, 2026.
Добавлено: 16 августа 2026 г.
Two-dimensional Fourier transform as a tool for identification of coherent patterns in spiking neuronal networks
Khorunzheva K., Postnikov E., Захаров Д. Г., Chaos, Solitons and Fractals 2026 Vol. 212 No. 2 P. 1–12
Идентификация когерентных состояний спайковых нейронных сетей является фундаментальной задачей теории синхронизации, при этом традиционные методы требуют больших вычислительных затрат. Мы применяем к анализу различных состояний спайковых нейронных сетей кристаллографические идеи обработки периодических структур. В частности, предложенный нами подход основан на применении двумерного преобразования Фурье к пространственно-временным диаграммам. По положению пиков в обратном пространстве этот метод ...
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Generative geospatial modelling with geometric algebra
Yu Z., Wang J., Wang Z. и др., Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences 2026 Vol. 384 P. 1–16
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Empowering Novel Geometric Algebra for Graphics and Engineering. ENGAGE 2025 (Hong Kong, July 14, 2025), Lecture Notes in Computer Science
Cham: Springer, 2026.
Добавлено: 13 августа 2026 г.
Reconstruction of EEG signals using next-generation reservoir computing
Ратников Ф. Д., European Physical Journal: Special Topics 2026 P. 1–10
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Батарея тестов для картирования речи во время операций на головном мозге «Лингвистическое интраоперационное сопровождение»
Дмитрова Е. П., Буклина С. Б., Гронская Н. Э. и др., Вопросы нейрохирургии им. Н.Н. Бурденко 2026 № 90(4) С. 87–94
Для эффективного проведения процедуры интраоперационного картирования речи важно подобрать специфический речевой тест со стандартизированным лингвистическим материалом, чтобы он вовлекал непосредственно речевую функцию, которую обеспечивает участок мозга, находящийся в зоне резекции. Необходимо подготовить тест с учетом особенностей конкретного пациента и протоколировать проведение лингвистического интраоперационного сопровождения. ЦЕЛЬ ИССЛЕДОВАНИЯ Описать процедуру проведения речевого интраоперационного тестирования, представить батарею разработанных интраоперационных тестов для русского языка, соотнести интраоперационные тесты с зонами ...
Добавлено: 12 августа 2026 г.
CAD2TechSpec: a framework for automating design processes within computer-aided design systems
Минец М. В., Красноженов Г. Г., Трофимова Е. А. и др., PeerJ Computer Science 2026 Vol. 12 Article e4063
Добавлено: 12 августа 2026 г.
Parametric study of hand dorsal vein biometric recognition vulnerability to spoofing attacks
Мизинов П. В., Journal of Computer Virology and Hacking Techniques 2023 No. 20 P. 383–396
Системы биометрического распознавания вен уязвимы для атак типа «биометрическое предъявление». Традиционно исследователи использовали изображение сосудистого русла пользователя, полученное в ближнем инфракрасном диапазоне (БИК), для создания инструмента атаки на биометрическое предъявление (ИАБП). В данной статье исследуется возможность использования свободного программного обеспечения для сбора данных о венозном рисунке кисти без использования БИК при нормальном освещении и создания ...
Добавлено: 11 августа 2026 г.
Assessing walkability and climate adaptive capacity in relation to urban morphology and historical development
Шартова Н. В., Mironova E., Geo Journal 2026 Vol. 91 P. 1–17
Добавлено: 9 августа 2026 г.
Трубочкина, Н. К. Основы технологии производства и машинное обучение : учебник для вузов / Н. К. Трубочкина. — Москва : Издательство Юрайт, 2026. — 383 с. — (Высшее образование). — ISBN 978-5-534-22010-0.
Трубочкина Н. К., М.: Издательство «Юрайт», 2026.
Учебник  посвящен формированию у студентов целостного представления о современных производственных процессах и методах их анализа и управления на основе технологий машинного обучения. В условиях четвертой промышленной революции, когда традиционные инженерные дисциплины неразрывно переплетаются с интеллектуальными методами обработки данных, возникает потребность в специалистах, способных интегрировать знания из обеих областей. Настоящий учебник призван удовлетворить эту потребность, предлагая ...
Добавлено: 8 августа 2026 г.
Global Burden of Elevated LDL-C: Findings From the Global Burden of Disease Study 2023
Власов В. В., JAMA - Journal of the American Medical Association 2026 P. 1–6
Добавлено: 4 августа 2026 г.
WWW '23 Companion: Companion Proceedings of the ACM Web Conference 2023
Фирсанова В. И., ACM, 2026.
Добавлено: 4 августа 2026 г.
Image Modification Detections
Kseniia Prokudina, Mikhail Skriplyonok, Alexander Vostrikov, , in: 2026 International Conference on Industrial Engineering, Applications and Manufacturing (ICIEAM).: IEEE, 2026. P. 842–847.
Статья посвящена анализу эволюции методов обнаружения манипуляций в цифровых изображениях за десятилетие 2016–2026 годов. Рассматривается переход от классических пассивных методов (ELA, анализ метаданных, шумовых паттернов) к глубоким нейросетевым архитектурам (VGG16+U-Net, ManTra-Net, SPAN, RDS-YOLOv5) и далее — к мультимодальным системам на основе больших языковых моделей (ForgeryGPT, FakeShield), обеспечивающим не только локализацию подделок, но и текстовую интерпретацию ...
Добавлено: 25 февраля 2026 г.
Фундаментальная модель для временных рядов и как ее (не) обучать на синтетике
Темирханов А. А., Костромина А. М., Цымбой О. А. и др., Доклады Российской академии наук. Математика, информатика, процессы управления (ранее - Доклады Академии Наук. Математика) 2025 Т. 527 № S С. 485–494
В индустрии нередко возникает необходимость одновременно строить прогнозы по большим наборам временных рядов. Однако мы можем оказаться в ситуации, когда обучение отдельной модели для каждого из них невозможно или слишком затратно. Эта проблема в моделировании временных рядов остается без должного внимания. Средством ее решения может служить создание фундаментальной модели (foundation model), рассчитанной на прогнозирование в ...
Добавлено: 24 февраля 2026 г.
Date-Driven Approach for Identifying State of Hemodialysis Fistulas: Entropy-Complexity and Formal Concept Analysis
Громов В. А., Zvorykina, E., Бесчастнов Ю. Н. и др., , in: Recent Trends in Analysis of Images, Social Networks and Texts: 11th International Conference, AIST 2023, Yerevan, Armenia, September 28–30, Revised Selected Papers.: Springer, 2024. P. 250–262.
The paper explores mathematical methods that differentiate regular and chaotic time series, specifically for identifying pathological fistulas. It proposes a noise-resistant method for classifying responding rows of normally and pathologically functioning fistulas. This approach is grounded in the hypothesis that laminar blood flow signifies normal function, while turbulent flow indicates pathology. The study explores two ...
Добавлено: 12 августа 2024 г.
Различение хаотических и регулярных временных рядов для идентификации состояния артериовенозной фистулы
Громов В. А., Мазайшвили К. В., Заикин П. В. и др., Вестник кибернетики 2022 Т. 45 № 1 С. 72–82
Распространенность хронической болезни почек ежегодно растет и уже сопоставима с такими социально значимыми заболеваниями, как гипертоническая болезнь и сахарный диабет, а также с ожирением и метаболическим синдромом [1,2].  Стандартным решением для гемодиализных пациентов является создание постоянного сосудистого доступа а виде артерио-венозной фистулы. Однако, ее использование ограничивается частыми тромбозами, что влечет за собой риски для жизни ...
Добавлено: 14 ноября 2022 г.
Флуоресцентный наносенсор на коллоидных квантовых точках для определения восстановленного глутатиона
Филимонов И. С., Аленичев М. К., Юшина А. А. и др., Измерительная техника 2019 № 9 С. 16–21
Разработан флуоресцентный наносенсор для определения восстановленного глутатиона - небелкового соединения, играющего важную роль в защите организма от окислительного стресса. Флуоресцентный наносенсор выполнен на основе коллоидных квантовых точек СdSe/ZnS, модифицированных меркаптоуксусной кислотой. Представлены протоколы подготовки проб, позволяющие определять восстановленный глутатион в широком диапазоне концентраций. Измерена зависимость интенсивности флуоресценции системы от времени инкубации для ряда значений концентраций ...
Добавлено: 26 января 2021 г.
  • О ВЫШКЕ
  • Цифры и факты
  • Руководство и структура
  • Устойчивое развитие в НИУ ВШЭ
  • Преподаватели и сотрудники
  • Корпуса и общежития
  • Закупки
  • Обращения граждан в НИУ ВШЭ
  • Фонд целевого капитала
  • Противодействие коррупции
  • Сведения о доходах, расходах, об имуществе и обязательствах имущественного характера
  • Сведения об образовательной организации
  • Людям с ограниченными возможностями здоровья
  • Единая платежная страница
  • Работа в Вышке
  • ОБРАЗОВАНИЕ
  • Лицей
  • Довузовская подготовка
  • Олимпиады
  • Прием в бакалавриат
  • Вышка+
  • Прием в магистратуру
  • Аспирантура
  • Дополнительное образование
  • Центр развития карьеры
  • Бизнес-инкубатор ВШЭ
  • Образовательные партнерства
  • Обратная связь и взаимодействие с получателями услуг
  • НАУКА
  • Научные подразделения
  • Исследовательские проекты
  • Мониторинги
  • Диссертационные советы
  • Защиты диссертаций
  • Академическое развитие
  • Конкурсы и гранты
  • Внешние научно-информационные ресурсы
  • РЕСУРСЫ
  • Библиотека
  • Издательский дом ВШЭ
  • Книжный магазин «БукВышка»
  • Типография
  • Медиацентр
  • Журналы ВШЭ
  • Публикации
  • http://www.minobrnauki.gov.ru/
    Министерство науки и высшего образования РФ
  • https://edu.gov.ru/
    Министерство просвещения РФ
  • https://elearning.hse.ru/mooc
    Массовые открытые онлайн-курсы
  • НИУ ВШЭ1993–2026
  • Адреса и контакты
  • Условия использования материалов
  • Политика обработки персональных данных
  • Правила применения рекомендательных технологий в НИУ ВШЭ
  • Карта сайта
Редактору