Pandemian aikana venäläinen lääketiede teki harppauksen digitaaliseksi. Esimerkiksi Moskovan Unitedissa
Tämä prosessi alkoi jo ennen pandemiaa.Sen vektorit on esitetty National Technology Initiativen (NTI) HealthNetin ja NeuroNetin tiekartoissa. Tekoälyyn perustuvat alustat auttavat lääkäreitä tekemään diagnooseja, potilaat voivat saada vaihtoehtoisen mielipiteen ja kehittäjät voivat luoda uusia lääketieteellisiä palveluita tekoälyä hyödyntävien työkalujen avulla. Niitä ovat CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus sekä NTI-osaamiskeskusten kehitys. Jatkossa uusia ratkaisuja voidaan luoda teknologiakilpailun käynnistämisen kautta.
Tunnista masennus MRI: llä
CoBrain-Analytics on foorumi, jollatekoälyn käyttö auttaa lääkäreitä säästämään aikaa ja parantamaan diagnostiikan laatua, ja kehittäjät luovat tekoälyyn perustuvia uusia palveluita lääketieteelle. Skoltech on kehittänyt sen osana NTI Neuronet -suunnitelmaa.
Alustalla on kolme päätuotetta:
- CoLab on yhteistyötyötilalääketieteellisen tekoälyn kehittäminen ja sertifiointi. Sen avulla tiimit, startupit ja muut yritykset voivat luoda uutta tekniikkaa, tehdä tutkimusta, etsiä ratkaisuja tieteellisiin tai kaupallisiin ongelmiin.
- 2. lausunto - sovelluskirjasto ja tietokantalääkäreille ja potilaille, jotka saavat täältä henkilökohtaisia suosituksia ja vaihtoehtoisen lausunnon diagnoosistaan lataamalla omat tietonsa - esimerkiksi valokuvan ihottumasta tai röntgenkuvasta.
- MedEducation on lääkäreiden koulutusosa, jossa lääkäreille on tarjolla luentoja ja erikoistuneita kursseja.
Alustan tekoäly tunnistaa nyt keuhkosairaudet röntgensäteistä ja fluorografisista kuvista ja voi myös havaita masennuksen MRI-tulosten perusteella. Luettelo sen ominaisuuksista kasvaa.
Skoltech Communications
Moskovan keskukset on rekisteröity alustalleniitä. Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, Neurologian tiedekeskus sekä tekoälyyn perustuvien lääketieteellisten järjestelmien (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Third Opinion) kehittäjät, kehitysryhmät ja startupit (Z-union, EyeMoove, BioDigital , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
Joulukuussa 2020 Sberbank ja Skoltech ilmoittivatsopimus ekosysteemin luomisesta tekoälyn kehittämiselle Venäjällä. Sberin ja CoBrain-Analytica -hankkeen pohjalta muodostettu sovelluskirjasto ja tietojoukot ovat tällä hetkellä yksi Venäjän suurimmista.
Viime vuoden joulukuussa SberMedII: n ja Skoltechin luomia tekoälypohjaisia lääketieteellisiä ratkaisuja käytettiin maan 16 alueella.
Kiinnitä lääkärin huomio
Botkin.Tekoäly on foorumi, joka käyttää tekoälyä analysoimaan lääketieteellisiä kuvia: CT, MRI, mammografia ja röntgensäteet. Se auttaa lääkäreitä: vähentää heidän rasitettaan ja samalla vähentää mahdollisuutta tehdä virhe, joka voi maksaa potilaalle hänen henkensä.
Algoritmi löytää patologiat lääketieteellisistä kuvistaja merkitsee ne alueet, joihin lääkärin on kiinnitettävä erityistä huomiota. Lääkäri tarkistaa ne vahvistamalla tai kumoamalla tekoälyanalyysin tulokset - näin järjestelmä oppii. Maaliskuussa 2020 kehittäjät lisäsivät alustalle keuhkokuumeiden analysointitoiminnon, joka auttoi klinikoita tunnistamaan koronavirusta sairastavat potilaat.
Alustaa käytetään Venäjällä ja pilotissahankkeita ulkomailla. Tämä on ensimmäinen (ja toistaiseksi ainoa) maassa rekisteröity alus "riskiluokan 2b tekoälytekniikkaa käyttävällä lääketieteellisellä laitteella": sitä voidaan käyttää vaarallisten sairauksien, myös syövän, diagnosointiin. Projekti sai CE-sertifikaatin, joka on välttämätön pääsyyn Euroopan ja muiden maiden markkinoille, ja suunnitelmissa - Yhdysvaltain elintarvike- ja lääkeviraston (US Food and Drug Administration - "High-tech") sertifikaatti.
Botkin-kehittäjät.Tekoälyä kutsutaan projektin eduiksi: korkea kuva-analyysin tarkkuus ja valmiiden pilvialustojen läsnäolo, jotka voidaan ottaa käyttöön klinikoilla. Alusta on jo integroitu Moskovan yhtenäiseen radiologiseen tietojärjestelmään: 46 lääkäriorganisaatiota oli yhteydessä palveluun elokuussa 2020.
Alusta sisältää:
- mallit lääketieteellisten kuvien analysointiin;
- välineet patologian analyysin tulosten visualisointiin;
- tutkimuksen merkintätyökalut;
- muokattavat työnkulut tekoälytyökaluille ja lääkäreille yhdessä.
Botkin.AI
Tehokkuutta voidaan tutkia alustallalääkkeet. Marraskuussa 2020 Petrovax aloitti yhdessä Intellodzhikin kanssa Longidazan vaikutuksen testaamisen potilailla, joille oli tehty COVID-19. Tämä on yksi ensimmäisistä hankkeista maailmassa, jossa tekoäly auttaa määrittämään keuhkovaurioiden asteen - myös ajan myötä koronaviruksen läpikäyneillä potilailla.
CrunchBasen mukaan projekti on jo kerännyt yhteensä 3,8 miljoonaa dollaria. Joulukuussa 2020 160 miljoonaa ruplaa investoitiin Botkin.AI: n kehittäjään Intellogiciin.
Työskentele valtion virastojen kanssa
Platform "Celsus" (yrityksen "Medicaljärjestelmän seulonta "-" Hightech ") auttaa radiologeja ja onkologeja tekemään lääketieteellisiä päätöksiä. Tekoälyn avulla se tunnistaa hyvän- tai pahanlaatuiset muutokset lääketieteellisissä kuvissa, ilmoittaa niiden sijainnin ja tulkitsee tulokset kansainvälisten standardien mukaisesti.
Tämä on ensimmäinen tekoälytekniikoihin perustuva ohjelma, joka sisältyy kotimaisten ohjelmistojen rekisteriin, mikä antaa sille oikeuden työskennellä valtion virastojen kanssa.
Laitoksen kokeilun aikanaMoskovan terveydenhuolto tietokonenäön käytöstä käsitti 50 tuhatta mammografiakuvaa ja 290 tuhatta fluorografiaa Moskovan poliklinikoissa. Syyskuusta 2020 lähtien alustan pilotti- ja kaupalliset lanseeraukset toteutettiin 13 Venäjän alueella.
LLC "Lääketieteelliset seulontajärjestelmät"
Kuva-analyysin tarkkuus on 95 % mammografiassa ja 93 % fluorografiassa.
Joulukuussa 2020 National Venture Fundteknologia-aloite investoi projektiin 180 miljoonaa ruplaa. Yhtiö aikoo hankkia sertifikaatin Venäjällä ja ulkomailla ja tulla Kaakkois-Aasian, Lähi-idän, Afrikan ja Euroopan markkinoille.
Tunnista tuberkuloosi
Yritykset ja teollisuus tarvitsevatratkaisemaan sovellettuja ongelmia, ja tieteelliset organisaatiot - kaupallistamaan kehitystään. Tieteen ja liike-elämän välistä yhteyttä varten luotiin NTI-osaamiskeskusten verkosto. Jokainen näistä keskuksista on konsortio, johon kuuluu teknologiayrityksiä, venäläisiä yliopistoja, tutkimusorganisaatioita ja ulkomaisia kumppaneita.
Niiden NTI - osaamiskeskuksen kehitystyötSuunta "Keinotekoinen älykkyys", joka on organisoitu Phystechin (MIPT) pohjalta, on järjestelmä tukemaan lääketieteellisiä päätöksiä fluorografian, mammografian, kardiografian alalla hakukoneiden ja syvällisten koneoppimistekniikoiden avulla. Tällä hetkellä järjestelmästä on luotu kokeellinen näyte.
Testitulosten mukaan analyysin tarkkuus on:
- elektrokardiografiamoduuli - 83%;
- fluorografinen moduuli - 86%;
- mammologinen moduuli - 81%.
Alustan asiakkaita voivat olla sekä yksityiset lääke- ja tutkimusorganisaatiot että liittovaltion ja paikalliset koulutus- ja lääketieteelliset laitokset.
Katsaus WSSP-rajapintaan. Kuva: MIPT
NTI-tekniikan osaamiskeskusisojen tietojen tallentaminen ja analysointi "M.V. Lomonosov on kehittänyt pilvipalvelun "AntiKoh". Palvelu, joka analysoi lääketieteellisiä kuvia tekoälyn avulla, julkaistaan pilvessä, joten kaikilla Venäjän ja ulkomailla toimivilla lääkäreillä on pääsy siihen.
Osaamiskeskuksen kehittäminen diagnosoituberkuloosi CT: ssä 93%: n tarkkuudella ja oppii jatkuvasti koneoppimisen ansiosta. Hän analysoi fluorografian 0,8 sekunnissa, minkä jälkeen se antaa suosituksia, jotka luokitellaan taudin muunnosten mukaan.
Järjestelmää käytetään myös oireiden havaitsemiseenCOVID-19. Tiimi loi pilottiversion AntiCorona-pilvipalvelusta. Palvelu on koulutettu tunnistamaan tauti röntgensäteillä ja fluorografialla. Tämäntyyppiset tutkimukset ovat halvempia ja helpommin käytettävissä kuin TT: tomografit ovat yleensä suurissa klinikoissa, ja TT-asiantuntijoiden määrä on merkittävästi rajoitettu.
Järjestelmän kouluttamiseen käytimme merkittyäYhdysvaltojen klinikoista saadut röntgenkuvat, jotka keskittyivät koronaviruspotilaiden hoitoon. Kehittäjät saivat positiivisia ennusteita fluorografisiin kuviin perustuvan COVID-19-diagnostiikan luotettavuudesta, mikä on merkitystä, koska melkein kaikki Venäjän lääketieteelliset laitokset on varustettu digitaalisilla fluorografeilla.
Moskovan säteilydiagnostiikan vertailukeskuksessaMoskovan kaupungin terveysosaston diagnostiikka- ja telelääketieteellisen keskuksen perusteella ja Venäjän 53 alueella käytetään AntiCoronaa COVID-19: n ja AntiKokhia tuberkuloosin diagnosointiin. Ratkaisun ansiosta pelkästään Moskovan referenssikeskuksessa on käsitelty yli 250 000 lääketieteellistä kuvaa.
”Menestyneiden osuus on analysoitututkimukset ylittävät 99% seuraavilla pääindikaattoreilla: herkkyys - 94,0%, spesifisyys - 66,0%, tarkkuus - 80,0%, ominaiskäyrän alapinta - 90,0%, mikä ylittää vastaavien järjestelmien parhaat indikaattorit maailmassa ", - sanoi Mikhail Natenzon, Moskovan valtionyliopiston NTI-suurten tietojen tallennus- ja analyysiteknologian osaamiskeskuksen projektin "Pilviteknologiat lääketieteellisten diagnostiikkakuvien käsittelyyn ja tulkitsemiseen perustuen suurten tietojen analysointityökaluihin" johtaja.
ANO: n "NTI Platform" -lehden lehdistöpalvelu totesi, että "AntiKorona" ja "AntiKokh" -hankkeet houkuttelivat 14 miljoonaa ruplaa investointeja.
Muu kehitys Venäjältä
Venäjällä on useita muita hankkeita, jotka liittyvät tekoälyn käyttöön lääketieteessä. Kansallisen teknologia-aloitteen "Healthnet" infrastruktuurikeskukseen sisältyy useita alustoja.
Verkkosivusto analysoi nimettömiä lääketieteellisiä tietoja,ennustaa sairauksien ja niiden komplikaatioiden mahdollinen kehitys henkilökohtaisella ja väestötasolla. Huhtikuussa 2020 Webiomedistä tuli Venäjän ensimmäinen tekoälykehitys, jonka Roszdravnadzor rekisteröi lääketieteelliseksi laitteeksi.
Järjestelmä analysoi erilaisia lääketieteellisiä tietojapotilas, tunnistaa riskitekijät ja sairauksien epäilyt, muodostaa niiden ennusteiden perusteella kattavan arvion eri sairauksien ja potilaan kuoleman todennäköisyydestä. Webiomed käyttää koneoppimista, NLP-tekniikoita (luonnollinen kielenkäsittely), ennakoivaa mallintamista.
Hanke auttaa alan johtajiaterveydenhuolto ja lääkärit vähentävät sairastuvuutta ja kuolleisuutta ennakoivan analyysin avulla. K-Sky-yhtiön alustaa käytetään Venäjän yli 70 lääkeorganisaatiossa.
Itseterveyden seulontajärjestelmäBiogenom on saatavana Play-markkinoilla. Sen avulla käyttäjät voivat saada transkription analyyseistä, tarkistaa hoidon oikeellisuuden. Tilaus maksetaan tulevaisuudessa. "Olemme mukana HealthNet NTI -tutkimuskeskuksen rekisterissä, tämä lisää teollisuuskumppaneiden luottamusta", kertoo Biogenomin toimitusjohtaja Alexey Dubasov. "Se on myös positiivinen tekijä, kun osallistut erilaisiin kilpailuihin."
Teknologiakilpailut
Teknologiakilpailut voivat avata kokonaisia teollisuudenaloja. Esimerkiksi DARPA Grand Challengen ansiosta droneja on ilmestynyt ympäri maailmaa, ja Ansari X -palkinto on käynnistänyt yksityisen astronautian.
Voit voittaa tällaiset kilpailut sinun onteknologisen esteen voittamiseksi. Mutta tärkeintä ei ole voitto tai edes suuri rahapalkinto, vaan se, että kilpailun ympärille rakennetaan yhteisö, uusia joukkueita luodaan. Tällaisten kilpailujen osallistujat loivat markkinoiden tulevaisuuden: esimerkiksi Anthony Lewandowski, jonka moottoripyörä DARPA Grand Challengessa vuonna 2004 putosi kolme metriä alusta alkaen, työskenteli sitten droneilla Googlessa ja Uberissa.
Anthony Levandowski
Venäjällä vuonna 2018 he käynnistivät sarjantekniikka kilpailee Up Great NTI: ssä. Sitten käynnistettiin ensimmäiset kilpailut: "Winter City" miehittämättömille ajoneuvoille ja "First Element" vedyn polttokennomoottoreiden luomiselle.
Talvikaupunki-teknologiakilpailun finaali. Kuva: Vadim Frantsev
Nyt valmistaudutaan uuden teknologian käynnistämiseenkilpailu: osallistujille tarjotaan luoda tekoälypohjainen lääketieteellinen päätöksentekojärjestelmä täydellisen kliinisen diagnoosin tekemiseksi potilaan kliinisen ja laboratoriodiagnostiikkatietokokonaisuuden kognitiivisen analyysin perusteella sekä lääketieteellisen tiedon ja kliinisten suositusten ammattitietokannoista saatujen tietojen perusteella .
Tekoälypohjaisen järjestelmän on käytettävä kaikkia mahdollisia potilastietoja, kaikkea tutkijoiden ja lääkäreiden käytettävissä olevaa kehitystä auttamaan lääkäriä oikean diagnoosin tekemisessä.
Tämän pitäisi johtaa uusien yritysten ja teknisten ratkaisujen syntymiseen lääketieteen tekoälyn alalla.
Markkinatilanne startupien silmin
Yrittäjät ovat yhtä mieltä siitä, että vain edelläkävijät ja tekno-optimistit ovat kiinnostuneita tekoälyn lääketieteellisistä tuotteista.
"Edistyneet yksityiset terveydenhuollon organisaatiotovat kiinnostuneita erilaisten tekniikoiden käyttöönotosta, jotka lisäävät taloudellista tehokkuutta, lääketieteellisen hoidon laatua, parantavat asiakaspalvelua - Biogenomin toimitusjohtaja on vakuuttunut. "Ja heille ei ole merkitystä, perustuuko tämä tekniikka tekoälyyn vai vain ohjelmistotuotteeseen."
K-Sky-yhtiön (Webiomed) arvioiden mukaan tällainenVenäjällä on nyt alle 5 % edistyneistä lääketieteellisistä organisaatioista. "Tällaiset asiakkaat osoittavat perinteisesti suurta kiinnostusta kaikkia uusia tuotteita kohtaan ja yrittävät käyttää niitä", sanoo K-Skyn kehitysjohtaja Alexander Gusev. "Vertailun vuoksi Yhdysvalloissa tämä luku on jo noin 70 prosenttia."
Tilanne paranee vähitellen.Seuraavien kolmen vuoden aikana luku kasvaa 15-20 prosenttiin, Gusev ennustaa. Toisin sanoen hieman alle neljännes organisaatioista käyttää jatkuvasti vähintään yhtä tekoälypohjaista tuotetta.
Markkinaongelmat
Tekoälypohjaisten alustojen perustajat uskovat, että ongelmissa on sekä kehittäjien että asiakkaiden puolella.
Alexander Gusev toteaa, että melkein kaikki tuotteetnyt ratkaistaan vain tietyt tehtävät: ”Lääketieteellisen organisaation työn automatisoimiseksi puuttuu toiminnallisuus, heikko integraatio olemassa oleviin lääketieteellisiin tietojärjestelmiin ja muihin perustuotteisiin. Siksi niiden hyödyllisyys asiakkaan silmissä on edelleen rajallinen. " Ongelma voidaan ratkaista kehittämällä järjestelmien valmiuksia, vahvistamalla tiimejä ja investoimalla kehitykseen. Mutta tätä haittaa läpinäkyvien ja ymmärrettävien kaupallistamisjärjestelmien puute.
"Markkinoilla on runsaasti eri laatuisia startupejakertoo Celsus-hankkeen perustaja Artyom Kapninsky. - Jos puhumme kilpailijoista, voimme muistaa Moskovan kaupungin kokeilun tekoälyn käyttöönotosta radiologiassa, joka sijoittaa kaikki pisteet i: hen. Kun koe oli vasta suunnitteilla, kutsuttiin 140 yritystä, 40-50 vastasi. Tämän seurauksena toimintakokeiden arvioinnin kaikkien vaiheiden jälkeen vuoden loppuun mennessä oli vain 15 yritystä. Tänä vuonna terveysministeriön kokouksessa ilmoitettiin kokeilun jatkamisesta vuoteen 2021. Lähetimme ehdotuksia 180 yritykselle ympäri maailmaa, vastasimme. Itse asiassa on hyvin vähän yrityksiä, joilla on lopputuote, jota voidaan harkita sovellettavaksi ja testattavaksi. Tämä on markkinoiden suuntaus: monet yritykset sijoittavat markkinointirahastoihin, jotka houkuttelevat sijoittajilta, ja pyrkivät parantamaan tuotteitaan vaan houkuttelemaan uusia sijoituksia. "
Tekoälyhankkeiden toteuttamiseksi alueellisetvertailukeskukset, jotka olisivat sitoutuneet parantamaan säteilytutkimuksen laatua, sanoo Mikhail Natenzon, AntiCorona- ja AntiKokh-hankkeiden kehittäjien ryhmän päällikkö. Useimmilla alueilla ei kuitenkaan ole tällaisia keskuksia, koska niiden perustamiseen ei ole riittävästi budjettivaroja, eikä referenssikeskuksiin ole koulutettua lääketieteellistä ja teknistä henkilöstöä.
"Luodaan alueille referenssikeskuksiaon tarpeen auttaa heidän suunnittelussaan, työnsä sääntelytuessa ja varmistaa niiden toiminnan taloudellinen tehokkuus ", Natenzon sanoi. Nämä tehtävät voidaan ratkaista Moskovan valtionyliopiston suurten tietojen tallennus- ja analyysitekniikoiden NTI-osaamiskeskuksen "Pilviteknologiat lääketieteellisten diagnostiikkakuvien käsittelyyn ja tulkintaan suurten tietojen analysointityökalujen käyttöön" projektin kehitystiimillä.
Tekoälyn tulevaisuus lääketieteessä
Analyytikot ennustavat, että vuotuinen kasvuvauhtitekoälyn markkinointi lääketieteessä vuoteen 2022 asti on noin 70%. "Varhainen analyysi HealthNet NTI -markkinoiden kehityksestä vuonna 2015 osoitti, että yksi lupaavimmista on digitaalisen tekniikan segmentti, mukaan lukien koneoppimisen ja tekoälyn algoritmien kehittäminen ja toteuttaminen kliinisessä käytännössä, mikä näkyi tiekartassa ja heijastui paitsi useiden hankkeiden tukemiseen myös ekosysteemin luomiseen, - vahvistaa NTI HealthNet -työryhmän varapäällikkö Mihail Samsonov. - COVID-19-pandemia vain kiihdytti tätä suuntausta ja antoi valtavan sysäyksen potilaiden tutkimuksista saatujen jäsenneltyjen tietojen keräämisen ja analysoinnin kehittämiselle. Seuraavassa vaiheessa odotamme ratkaisevan entistä monimutkaisemmat ongelmat lääketieteellisen päätöksenteon alalla sekä strukturoimattoman datan tehokkaamman analyysin. "
Monet klinikat eri puolilla maata ovat käyttäneet NTI: n tukemia hankkeita auttamaan lääkäreitä menettämään koronavirusoireita sairastavia potilaita.
Tällaisten hankkeiden kehittäminen ja tukeminen on käynnissäHelsnet- ja Neuronet-tiekarttojen mukaan. Suunnitelmien mukaan vuoteen 2035 mennessä viiden Venäjän tämän markkinasegmentissä toimivan yrityksen tulisi tulla maailman 70 parhaan yrityksen joukkoon. Ja tekoälyn vuoteen 2030 ulottuvan kansallisen strategian mukaan tekoälyn käytön edellytysten luominen terveydenhuollossa on yksi keskeisistä tehtävistä väestön elintason parantamiseksi.
Markkinoilla on jo useita yrityksiävoi tulla luetteloon parhaista maailmassa, ja uusia projekteja ilmestyy. Tähän on olemassa perusta olemassa olevien tekoälyalustojen muodossa, jotka ovat saaneet tukea kansallisesta teknologia-aloitteesta. Uusilla ratkaisuilla luodaan myös NTI-osaamiskeskuksia, joissa tiede ja liike toimivat yhdessä, sekä osallistujia teknologiakilpailuun, joka johtaa yhteisön kehittämiseen ja uusien tiimien luomiseen.
Katso myös:
Uranus on saanut aurinkokunnan omituisimman planeetan tilan. Miksi?
Fyysikot ovat luoneet analogin mustasta aukosta ja vahvistaneet Hawkingin teorian. Minne se johtaa?
Abortti ja tiede: mitä tapahtuu synnyttäville lapsille