РЦЭЗ МЗ РК проводит первый в СНГ ML-хакатон, посвященный борьбе со старением

    РЦЭЗ МЗ РК проводит первый в СНГ ML-хакатон, посвященный борьбе со старением

    Республиканский центр электронного здравоохранения Министерства здравоохранения РК совместно с компаниями Mail.Ru Group и Insilico Medicine с 15 июня по 15 июля текущего года проводит первый в СНГ хакатон machine learning, посвященный поиску решения в борьбе со старением. Конкурс проходит на площадке ML BootCamp.

    ML BootCamp – площадка онлайн-хакатона, направленная на поиск IT-решений в сфере борьбы со старением, а также популяризацию направления data science среди IT-специалистов из стран СНГ. Это первый в Евразии хакатон, в рамках которого участники попытаются применить технологии машинного обучения для поиска решений, обеспечивающих здоровье и долголетие. Базой исследования станет крупная выборка анонимизированных клинических анализов.

    Как отметил основатель Insilico Medicine Александр Жаворонков, «предсказание возраста при выборке разнообразных типов данных с помощью глубоких нейросетей - первый шаг к созданию биологически-значимых биомаркеров старения и состоянию здоровья. В этом проекте мы хотели бы увидеть свежие идеи и подходы при выборке в 100 тысяч человек с небольшим количеством параметров и выявить чемпионов в машинном обучении, которым интересно решать такие вопросы».

    На сегодняшний день Технология Machine Learning находятся на пике популярности, привлекая к себе все больше внимания специалистов из разных сфер.

    Справочно: Machine Learning - это система интеллектуальной аналитики, предназначенная для аналитической обработки большого потока данных, поступающих от объектов Интернета Вещей (IoT). В основе технологии Machine Learning лежит использование элементов искусственного интеллекта и экспертных систем.

    Источник

    Похожие материалы

    gov.5n.kz

    Анализируем открытые данные и публикации официальных источников. Материалы собраны в единой ленте для быстрого поиска и мониторинга.

    © 2026 gov.5n.kz. Информационно-аналитический портал.