Mesterséges Intelligencia fejlesztés az orvoslásba
Magyar orvosi chatbot fejlesztése. Vércukor‑előrejelzés és algoritmusos az inzulinpumpa-optimalizáció. Dialektus‑fordító és MRI/tüdő‑szegmentáló rendszerek. Több mint tíz publikáció.
AI fejlesztése cukorbeteg, valamint agyi MRI felvételekhez
Fizikai aktivitás‑detektáló és GRU‑alapú predikciós modellekkel támogatott a diabéteszkezelést, MRI‑szegmentáló és tumor‑osztályozó fejlesztése. Q1‑es cikk és ~20 publikáció született.
LSTM, U-NET és RL alapú modellezés kiber-medikai célra GPU-val
RL‑alapú inzulinvezérlőt és GPU‑gyorsított paraméter‑becslés került fejlesztésre. A csecsemő‑agy MRI‑k U‑Net szegmentálása 92 %‑os pontosságot adott. A projektből három cikk született.
A cél a számítási terhelés csökkentése LiDAR adatokban, az eredmények hozzájárulnak az autonóm járművek érzékelési képességeinek javításához és a közlekedés biztonságának növeléséhez.
A projekt célja a kritikus időintervallumok meghatározása kemoterápiás kezelések során, amikor érdemes felülvizsgálni a pácienseket a terápia hatékonyságának biztosítása érdekében.
Szintetikus adatgenerálás mikroszkópos felvételek alapján
Szintetikus adatok előállítása valódi mikroszkópos felvételek alapján, a valódi képeken is alkalmazott mesterséges intelligencia alapú eljárások hatékonyabb tanítása érdekében.
Kutatók összehangolt munkája eredeményeként 2024-ben a rangos Proceedings of the Royal Society B folyóiratban jelent meg egy tudományos közlemény, amelyet azóta többször hivatkoztak.
