Зайцева Анна Юрьевна anna@da-24.ru Старший научный сотрудник, заведующий лабораторией Медико-аналитических методов и приборов ИАП РАН Ученая степень: кандидат физико-математических наук (специальность 01.04.10 – физика полупроводников)

Зайцева А.Ю. имеет большой опыт руководства и проведения фундаментальных и поисковых научных исследований, направленных на разработку и создание новых аналитических технологий, методов и приборов для медико-биологических и экологических исследований, включая современные информационные технологии с применением искусственных нейроподобных обучаемых систем.
 

Основные научные результаты Зайцевой А.Ю.:

В работе [Y. D. Nechipurenko, Zaitceva A.Y., Yegorov Y.E. et al Biology. – 2021. – Vol. 10. – No 9.- 852] была решена задача об анализе уровня оксигенации биологических тканей с целью выявления предикативного фактора патологического течения вирусного заболевания. Также Зайцевой А.Ю. была предложена признанная модель подхода к математическому анализу данных, получаемых при сенсорных измерениях биологических тканей и жидкостей [Kislyakov Yu.Ya., Avduchenko S.A., Kislyakova L.P. and Zaitceva A.Yu. Journal of Computation and Theoretical Nanoscience. —2019. —Vol. 16. — P. 4502-4507]. Разработан модуль обучения и распознавания образов медико-аналитической диагностической системы. Система создает «цифровой образ» функционального состояния человека на основе данных электрохимических сенсоров измерений конденсата выдыхаемого воздуха, отслеживает его динамику и отклонение от нормы, что полностью соответствует приоритетам нацпроекта «Цифровое здравоохранение». Особая актуальность результатов проекта обусловлена возможностью отслеживания динамики в процессе восстановления после перенесенных заболеваний. Зайцевой А.Ю. с коллегами разработана экспресс-методика неинвазивного оптического контроля кислородного обеспечения тканей человека на основе многоканального анализатора спектров. Инновационность заключается в возможности перевода состояния человека с помощью интеллектуальной методики в цифровой вид, удобный для интерпретации и отслеживания динамики.
 

Зайцева А.Ю. преподает следующие общеобразовательные курсы в российском ВУЗе:

1. Медэлектроника (бакалавры), Высшая школа биомедицинских систем и технологий, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого

2. Биомедицинские приборы и технологии (магистры), Высшая школа биомедицинских систем и технологий, Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого
 

Автор более 50 публикаций в ведущих российских и зарубежных рецензируемых научных журналах, автор двух патентов на интеллектуальную собственность.

2002 г. студенческая практика и научная деятельность в ФТИ им.А.Ф.Иоффе, сектор теории оптических и электрических явлений в полупроводниках;

2006 г. Санкт-Петербургский Политехнический Университет Петра Великого (Политех, ФТФ) направление «Твердотельная микроэлектроника»;

2006 г. аспирант ФТИ им. А.Ф.Иоффе, сектор теории оптических и электрических явлений в полупроводниках;

2007 г. инженер лаб. Медико-аналитических методов и приборов ИАП РАН;

2008 г. второе высшее экономическое образование Санкт-Петербургский Политехнический Университет Петра Великого (Политех), направление «Руководитель инновационных проектов»;

2009 г. Президентская программа подготовки управленческих кадров для организаций народного хозяйства РФ (Министерство экономического развития РФ);

2009 г. кандидатская диссертация на тему: «Полупроводниковые лазеры среднего инфракрасного диапазона, работающие на модах шепчущей галереи», ФТИ им.А.Ф.Иоффе, руководитель проф., д.ф.-м.н. Аверкиев Н.С., специальность 01.04.10;

2017 г. старший научный сотрудник лаб. Медико-аналитических методов и приборов ИАП РАН;

2021 г. заведующий лаб. Медико-аналитических методов и приборов, член ученого совета ИАП РАН.

Область научных интересов:

• создание новых программно-аппаратных технологий искусственного интеллекта для диагностики состояния здоровья человека на основе данных, получаемых от сенсорных систем,
• идентификация функционального состояния здоровья человека на основе анализа сложных многокомпонентных биологических сред оптическими методами с применением методов интеллектуального анализа данных,
• предиктивное выявление биоиндикаторов скрытой патологии, в том числе гипоксических состояний и заболеваний микроциркуляторного русла с использованием приборов и методов оптической спектроскопии.