О проекте
Идеи передовой медицинской инженерной школы близки идеям «универсального человека» Леонадро да Винчи. Изучение анатомии, физиологии, нейробиологии и других наук инженерами-бакалаврами из области технических наук позволит результативно решать инженерные задачи, требующие оригинального подхода, создавать новые изобретения и полезные модели, для которых необходимо глубокое понимание основ функционирования биологических систем, особенно при их применении в здравоохранении и медицине.
Научная, инновационная и образовательная деятельность ПИШ университета направлена на решение прорывных «фронтирных» задач:
- Разработка анатомических 3D-моделей для математического моделирования органных структур, физиологических и патологических процессов в организме, а также создания образовательных продуктов;
- Разработка комплекса когнитивной и двигательной реабилитации на основе контролируемой мультисенсорной биологической обратной связи в условиях иммерсивной (виртуальной) среды;
- Разработка персонифицированных имплантов;
- Тканевая инженерия и клеточные технологии в регенеративной медицине и фармации;
- Создание и разработка систем поддержки принятия врачебных решений (СППВР) и дистанционного мониторинга здоровья.
В рамках медицинской инженерной школы планируется реализация четырех программ магистратуры:
- Инженерия искусственного интеллекта (направление «Информатика и вычислительная техника»);
- Биоинженерия и биотехнические системы (направление «Фотоника, приборостроение, оптические и биотехнические системы и технологии»);
- Биотехнология (направление «Промышленная экология и биотехнологии»);
- Телемедицина и системы поддержки принятия врачебных решений (направление «Информатика и вычислительная техника»).
А также 10 программ дополнительного профессионального образования по подготовке высококвалифицированных инженерных кадров для медицинской промышленности и сферы информационных технологий.
Для преподавания дисциплин инженерного профиля привлечены доктора технических и физико-математических наук, профессора и доценты по специальностям, связанным с разработкой технологий искусственного интеллекта, информационных технологий и биотехнических систем.
Партнеры университета, подтвердившие участие в создании ПИШ — Госкорпорация «Росатом», Госкорпорация «Ростех» (АО «Производственное объединение «Уральский оптико-механический завод» холдинга АО «Швабе»), ПАО «Сбербанк», НИИ «Химрар», АО «Барс груп», Консорциум «Медицинская техника».
Высокотехнологичные компании, осуществляющие софинансирование мероприятий программы развития ПИШ: ООО «Лиоселл», ООО «Бонабайт», ООО «Тиос», ООО «Научно-производственный инновационный внедренческий центр», ООО «Центр медицинских технологий», НПО «Андроидиная техника», ООО «Развитие», ООО «Вебзавод».
Образовательные партнеры медицинской инженерной школы: ФГАОУ ВО «Московский физико-технический институт (национальный исследовательский университет)», АНО ОВО «Сколковский институт науки и технологий».
Компетенции выпускников находятся на стыке информатики и вычислительной техники, приборостроения, оптических и биотехнических систем и медицины. У них формируется научная картина мира, объединяющая основные понятия и системы представлений, относящиеся к техническим и медицинским наукам. Дополнительное и более глубокое изучение анатомии, физиологии, неврологии и нейропсихологии позволяет выработать особый взгляд на реализацию бионических и нейросетевых систем путем стимулирования корректных аналогий с медицинскими и биологическими системами и в результате сократить трудоемкость и повысить результативность творческой работы по созданию новых изделий медицинского назначения.
Выпускники смогут работать в IT-компаниях, на предприятиях, производящих медицинскую технику, в клиниках и организациях здравоохранения, НИИ, инжиниринговых организациях и в медицинской промышленности.
Федеральный проект «Передовые инженерные школы» стартовал в 2022 году по инициативе Министерства науки и высшего образования Российской Федерации. Направлен на подготовку квалифицированных инженерных кадров для высокотехнологичных отраслей экономики. Является одной из 42 инициатив Правительства РФ, направленных на повышение качества жизни граждан, выполняется в рамках государственной программы «Научно-технологическое развитие Российской Федерации».
Операторы проекта «Передовые инженерные школы»:
- ФГАНУ «Социоцентр» — подведомственное учреждение Министерства науки и высшего образования Российской Федерации. Осуществляет организационно-техническое, информационное, методическое, экспертно-аналитическое сопровождение проекта «Передовые инженерные школы».
- Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Национальный исследовательский ядерный университет «МИФИ». Осуществляет экспертно-методическое сопровождение федерального проекта «Передовые инженерные школы».
Инженерия искусственного интеллекта (ИИ)
Основные задачи инженера ИИ включают:
- Сбор и подготовка данных для обучения моделей.
- Выбор и настройка алгоритмов машинного обучения.
- Разработка и тестирование моделей ИИ.
- Интеграция моделей в существующие системы и приложения.
- Мониторинг и оптимизация производительности моделей.
Для успешной работы в этой области необходимы глубокие знания в области математики, статистики, информатики и машинного обучения. Также важно умение работать с большими объемами данных, анализировать результаты и принимать решения на основе полученных данных.
Инженеры ИИ востребованы в различных отраслях, таких как финансы, медицина, производство, транспорт и многие другие. Они участвуют в разработке систем для автоматизации процессов, прогнозирования событий, анализа данных и принятия решений. После окончания обучения инженеры ИИ могут работать в различных компаниях и организациях, занимающихся разработкой и внедрением систем искусственного интеллекта. Они могут занимать должности, такие как инженер по машинному обучению, специалист по обработке данных, аналитик данных и другие.
Обучение на специальность «Инженерия искусственного интеллекта» обычно включает изучение следующих тем:
- Основы математики и статистики.
- Алгоритмы машинного обучения.
- Нейронные сети и глубокое обучение.
- Обработка естественного языка.
- Компьютерное зрение.
- Системы рекомендаций.
- Безопасность и этика ИИ.
Телемедицина и системы поддержки принятия врачебных решений
Для успешной работы в области телемедицины и СППР необходимо обладать глубокими знаниями в области медицины, информационных технологий и аналитики данных. Специалисты должны уметь работать с медицинскими информационными системами, анализировать большие объемы данных и применять алгоритмы машинного обучения для разработки эффективных СППР.
Системы поддержки принятия врачебных решений (СППР) являются важным компонентом телемедицины. Они представляют собой компьютерные программы, которые помогают врачам в принятии решений на основе анализа больших объемов данных. СППР могут включать в себя базы знаний, алгоритмы диагностики, рекомендации по лечению и другие функции, направленные на улучшение качества медицинской помощи.
После окончания обучения специалисты могут работать в медицинских учреждениях, IT-компаниях, занимающихся разработкой медицинских информационных систем, а также в государственных и частных организациях, занимающихся развитием телемедицины и СППР.
Обучение на специальность «Телемедицина и системы поддержки принятия врачебных решений» включает изучение следующих тем:
- Основы телемедицины и ее применение в различных областях медицины.
- Системы поддержки принятия врачебных решений: принципы работы, алгоритмы и методы разработки.
- Информационная безопасность и защита персональных данных в телемедицине.
- Правовые аспекты телемедицины и СППР.
- Применение искусственного интеллекта и машинного обучения в телемедицине.
Информационные технологии в медицине
Специальность аспирантуры «Информационные технологии в медицине» предназначена для подготовки специалистов, способных разрабатывать и использовать информационные системы и технологии в сфере медицины и здравоохранения, а также для формирования у аспирантов профессиональных компетенций и навыков, необходимых для профессионального самоопределения и карьерного развития.
Важным аспектом специальности является подготовка аспирантов к профессиональному самоопределению и выбору будущей карьеры. Для этого в рамках учебной программы предусматривается изучение профессиональных компетенций, необходимых для работы в сфере информационных технологий в медицине, а также формирование навыков самостоятельной работы и профессионального совершенствования.
Кроме того, специальность включает в себя изучение современных тенденций в области информационных технологий в медицине, таких как искусственный интеллект, машинное обучение, интернет вещей, blockchain и другие. Это позволяет аспирантам получать актуальные знания и навыки, необходимые для работы в современной цифровой медицине.
Цифровизация в здравоохранении
Цель программы: формирование профессиональных компетенций специалистов в сфере цифровизации здравоохранения для управления процессами в медицинских организациях с применением современных ИТ-решений, цифровых платформ и передовых медицинских технологий.
Для получения удостоверения о повышении квалификации необходимо зарегистрироваться на платформе, оплатить программу, заполнить форму заявления, подготовить пакет документов и загрузить его на платформу.
Результаты обучения: после успешного завершения программы слушатели смогут:
- Анализировать и определять потребности медицинской организации.
- Подбирать ИТ-решения, подходящие конкретному предприятию.
- Формировать предложения по развитию ИТ-инфраструктуры медицинской организации.
Программа «Цифровизация в здравоохранении» предназначена для специалистов, интересующихся технологиями, вступающих в мир ИТ или имеющих опыт управления в медицинской сфере и желающих освоить новые компетенции в области цифровизации здравоохранения.
Программа включает изучение следующих основных модулей:
- Изучение платформенной экономики, архитектуры и управления данными в цифровых платформах, а также трендов управления на основе данных, включая донорство данных.
- Анализ современного состояния системы здравоохранения в РФ, изучение производителей данных в здравоохранении, трендов развития современного здравоохранения, архитектуры медицинской организации, ИТ-поддержки медицинской организации и интеллектуальной инфраструктуры медицинской организации.
- Изучение экосистемы здравоохранения, кейсов платформ в здравоохранении, таких как ЕГИСЗ и фармацевтика.
