Ученые Сеченовского университета разработали нейросеть для выявления болезни Паркинсона по данным ЭЭГ с точностью 97%. Система анализирует частотные аномалии электрической активности мозга и может диагностировать заболевание еще до появления первых симптомов, когда лечение наиболее эффективно. В планах создать на ее основе цифровой сервис, который пройдет апробацию в университетской клинике.

Коллеги из того же университета создали прототип веб-приложения для автоматического выявления опухолей головного мозга на МРТ-снимках. Модель на базе YOLO v11, обученная на 5000 изображений, достигла точности 97,1% и не только обнаруживает новообразования, но и классифицирует их тип.

А американские исследователи из Университета Тафтса представили систему DECIPHAER, которая определяет механизмы воздействия противотуберкулезных препаратов на бактерии. ИИ анализирует морфологические изменения клеток под микроскопом и связывает их с молекулярными процессами, заменяя дорогостоящее секвенирование РНК.

MIT разработал систему VaxSeer которая использует машинное обучение для прогнозирования эволюции вируса гриппа и выбора оптимальных штаммов для создания сезонных вакцин. Исследование опубликовано в Nature Medicine.