Метод «ФП Тест» представляет собой модель машинного обучения на базе градиентного бустинга. Для определения стадии фиброза печени не требуется приобретение дорогостоящего оборудования или проведения дополнительных исследований, достаточно результатов рутинного клинического обследования больного с определением возраста, роста, веса и индекса массы тела, а также уровней тромбоцитов, АЛТ, АСТ, ГГТ и общего билирубина.
Метод представляет собой интерпретируемую логическую модель (QCA). Для определения степени стеатоза печени достаточно результатов рутинного клинического обследования больного с определением пола, возраста, роста, веса, генотипа вируса гепатита С и результатов УЗИ органов брюшной полости.
Метод прогнозирования длительности стационарного лечения пациентов с COVID-19 на базе технологий машинного обучения. Для прогнозирования длительности стационарного лечения достаточно результатов рутинного клинического обследования больного с оценкой таких показателей как возраст, рост, вес, индекс массы тела, количество дней от начала болезни, температура тела, частота пульса, частота дыхательных движений, диастолическое и систолическое артериальное давление, а также уровень SpO₂.
Разработка метода краткосрочного прогнозирования эпидемической ситуации в организованных коллективах с целью повышения эффективности профилактических мероприятий и снижения заболеваемости. Проект реализуется в сотрудничестве с Федеральным государственным казенным учреждением «Главный центр государственного санитарно-эпидемиологического надзора (специального назначения)» Министерства обороны Российской Федерации и с Федеральным государственным бюджетным учреждением «Санкт-Петербургский научно-исследовательский институт физической культуры».
Кластерный анализ биомедицинских данных (данных анамнеза, экспериментально-психологических и лабораторных обследований, МРТ и ЭЭГ) с целью изучения гетерогенности синдрома умеренного когнитивного снижения и верификации ранних прогностических критериев развития деменции у лиц пожилого возраста.