к.м.н., доцент, ведущий научный сотрудник отделения гериатрической психиатрии
PhD
PhD, Professor, Director
клинический психолог отделения гериатрической психиатрии
к. физ.-мат. наук, доцент кафедры компьютерного моделирования и многопроцессорных систем
д.м.н., профессор, директор ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и неврологии им. В.М. Бехтерева», научный руководитель отделения гериатрической психиатрии ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр психиатрии и неврологии им. В.М. Бехтерева»
д. физ.-мат. наук, профессор кафедры компьютерного моделирования и многопроцессорных систем
д.т.н., профессор кафедры компьютерного моделирования и многопроцессорных систем
В работе аннотируются цели и задачи планируемого совместного российско-израильского научного проекта, направленного на комплексную оценку данных, полученных в ходе обследования пациентов с мягким когнитивным снижением и расстройствами аутистического спектра. Процесс их анализа будет строиться на комплексных методиках, эффективное применение которых требует легкодоступных средств оперирования клиническими и биологическими данными, что, в свою очередь, может быть реализовано через современные облачные и высокопроизводительные технологии. Планируется применение нового подхода, связанного с применением newSQL базы данных в качестве API, а затем применение инструментария GRID для работы с разнородными данными, что приведет к особенностям в анализе корреляций в многомерных массивах данных. Для этого планируется использование методов многомерного статистического анализа и современных методов машинного обучения.
The work annotates the goals and objectives of the planned joint Russian-Israeli research project aimed at a comprehensive assessment of the data obtained during the examination of patients with mild cognitive decline and autism spectrum disorders. The process of their analysis will be based on complex methods, the effective use of which requires readily available means of operating with clinical and biological data, which, in turn, can be implemented through modern cloud and high-performance computing technologies. It is planned to use the new approach associated with the use of newSQL database as an API, and then use the distributed computing tools for working with heterogeneous data, which will lead to features in the analysis of correlations in multidimensional data arrays. For this purpose it is planned to use the methods of multidimensional statistical analysis and modern methods of machine learning.
The authors declare that there are no conflicts of interest present.