Tijekom pandemije ruska medicina napravila je iskorak u digitalizaciju. Na primjer, u Moscow Unitedu
Taj je proces započeo i prije pandemije.Njegovi su vektori navedeni u planovima Nacionalne tehnološke inicijative (NTI) HealthNet i NeuroNet. Platforme temeljene na umjetnoj inteligenciji pomoći će liječnicima u postavljanju dijagnoza, pacijenti mogu dobiti alternativno mišljenje, a programeri mogu kreirati nove medicinske usluge pomoću alata koji koriste AI. Među njima su CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus, kao i razvoj NTI centara kompetencije. U budućnosti bi se nova rješenja mogla stvoriti pokretanjem tehnološkog natjecanja.
Prepoznajte depresiju pomoću MRI
CoBrain-Analytics je platforma koja sapomoću umjetne inteligencije pomaže liječnicima da uštede vrijeme i poboljšaju kvalitetu dijagnostike, a programeri stvaraju nove usluge temeljene na umjetnoj inteligenciji za medicinu. Razvio ga je Skoltech kao dio plana NTI Neuronet.
Na platformi postoje tri glavna proizvoda:
- CoLab je suradnički radni prostor zarazvoj i certificiranje medicinske umjetne inteligencije. Uz njegovu pomoć, timovi, startupi i druge tvrtke mogu stvarati nove tehnologije, provoditi istraživanja, tražiti rješenja za znanstvene ili komercijalne probleme.
- 2. mišljenje - knjižnica aplikacija i baza znanjaza liječnike i pacijente koji će ovdje dobiti osobne preporuke i alternativno mišljenje o svojoj dijagnozi učitavanjem vlastitih podataka - primjerice, fotografije osipa na koži ili rendgenske snimke.
- MedEducation je obrazovni dio za liječnike, gdje su liječnicima dostupna predavanja i specijalizirani tečajevi.
AI na platformi sada identificira plućne bolesti na rentgenskim snimkama i fluorografskim snimkama, a također može otkriti depresiju na temelju rezultata MRI. Popis njegovih sposobnosti raste.
Skoltech komunikacije
Moskovski centri registrirani su na platformiih. Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, Znanstveni centar za neurologiju, kao i programeri medicinskih sustava temeljenih na AI (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Treće mišljenje), razvojni timovi i startupi (Z-union, EyeMoove, BioDigital , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
U prosincu 2020. godine objavile su Sberbank i Skoltechdogovor o stvaranju ekosustava za razvoj umjetne inteligencije u Rusiji. Knjižnica aplikacija i skupova podataka, koja je nastala na temelju razvoja Sber-a i projekta CoBrain-Analytica, trenutno je jedna od najvećih u Rusiji.
Od prosinca prošle godine, medicinska rješenja na bazi umjetne inteligencije koja su stvorili SberMedII i Skoltech korištena su u 16 regija zemlje.
Skrenuti pozornost liječniku
Botkin.AI je platforma koja koristi AI za analizu medicinskih slika: CT, MRI, mamografiju i X-zrake. Pomaže liječnicima: smanjuje njihov teret i istodobno smanjuje mogućnost pogreške koja pacijenta može koštati života.
Algoritam pronalazi patologije na medicinskim slikamate označava ona područja na koja liječnik treba posvetiti dodatnu pozornost. Liječnik ih provjerava potvrđujući ili opovrgavajući rezultate AI analize - sustav tako uči. U ožujku 2020. programeri su platformi dodali funkciju analize upale pluća koja je klinikama pomogla u identifikaciji pacijenata s koronavirusom.
Platforma se koristi u Rusiji i kao pilotprojekti u inozemstvu. Ovo je prva (i zasad jedina) platforma registrirana u zemlji kao "medicinski uređaj s AI tehnologijom klase rizika 2b": može se koristiti u dijagnostici opasnih bolesti, uključujući rak. Projekt je dobio certifikat CE Mark, koji je neophodan za ulazak na tržište europskih i drugih zemalja, a u planovima - certifikat američke FDA (US Food and Drug Administration - "High -tech").
Botkin programeri.AI se naziva prednostima projekta: visoka točnost analize slike i prisutnost gotove oblačne platforme koja se može primijeniti u klinikama. Platforma je već integrirana s Jedinstvenim radiološkim informacijskim sustavom u Moskvi: 46 medicinskih organizacija povezano je sa službom od kolovoza 2020.
Platforma uključuje:
- modeli za analizu medicinskih slika;
- alati za vizualizaciju rezultata analize patologije;
- alati za raspored istraživanja;
- prilagodljive tijekove rada za alate umjetne inteligencije i liječnike za zajednički rad.
Botkin.AI
Učinkovitost se može istraživati na platformilijekovi. U studenom 2020. Petrovax i Intellogic počeli su testirati učinak Longidaze među pacijentima koji su bili podvrgnuti COVID-19. Ovo je jedan od prvih projekata u svijetu gdje umjetna inteligencija pomaže u određivanju stupnja oštećenja pluća - uključujući s vremenom i kod pacijenata koji su bili podvrgnuti koronavirusu.
Prema CrunchBase -u, projekt je već privukao ukupno 3,8 milijuna dolara. U prosincu 2020. u Intellogic, razvojni programer Botkin.AI, uloženo je 160 milijuna rubalja.
Surađujte s državnim agencijama
Platforma "Celsus" (projekt tvrtke "Medicalsustavni pregled "-" Hightech ") pomaže radiolozima i onkolozima u donošenju medicinskih odluka. Uz pomoć umjetne inteligencije prepoznaje dobroćudne ili zloćudne promjene na medicinskim snimkama, označava njihovu lokaciju i interpretira rezultate prema međunarodnim standardima.
Ovo je prvi program temeljen na AI tehnologijama uključen u Registar domaćeg softvera, koji mu daje pravo na rad s državnim agencijama.
Tijekom eksperimenta Odjelamoskovski zdravstveni sustav o uporabi računalnog vida obradio je 50 tisuća slika mamografije i 290 tisuća fluorografija u moskovskim poliklinikama. Od rujna 2020. pilot i komercijalna lansiranja platforme provedena su u 13 regija Rusije.
LLC "Sustavi medicinskog pregleda"
Točnost analize slike je 95% za mamografiju i 93% za fluorografiju.
U prosincu 2020., Venture Fund of Nationaltehnološka inicijativa uložila je u projekt 180 milijuna rubalja. Tvrtka planira dobiti certifikate u Rusiji i inozemstvu te ući na tržišta jugoistočne Azije, Bliskog istoka, Afrike i Europe.
Otkrijte tuberkulozu
Korporacije i industrije trebajurješavati primijenjene probleme, a znanstvene organizacije - komercijalizirati svoj razvoj. Za povezivanje znanosti i poslovanja stvorena je mreža NTI kompetencijskih centara. Svaki od ovih centara konzorcij je koji uključuje tehnološke tvrtke, ruska sveučilišta, istraživačke organizacije i strane partnere.
Među razvojima Centra kompetencije NTI zasmjer "Umjetna inteligencija", organiziran na temelju Phystech -a (MIPT), ima sustav potpore za donošenje medicinskih odluka u području fluorografije, mamografije, kardiografije pomoću tražilica i tehnologija dubokog strojnog učenja. Trenutno je napravljen eksperimentalni uzorak sustava.
Prema rezultatima ispitivanja, točnost analize je:
- elektrokardiografski modul - 83%;
- fluorografski modul - 86%;
- mamološki modul - 81%.
Kupci platforme mogu biti privatne medicinske i istraživačke organizacije, te savezne i lokalne obrazovne i medicinske ustanove.
Fragment sučelja WSSP. Fotografija: MIPT
Tehnološki centar kompetencije NTIpohranu i analizu velikih podataka "na temelju Moskovskog državnog sveučilišta po imenu M.V. Lomonosov je razvio cloud uslugu "AntiKoh". Usluga koja analizira medicinske slike pomoću umjetne inteligencije objavljuje se u oblaku, pa joj liječnici svih razina u Rusiji i inozemstvu imaju pristup.
Razvoj Centra kompetencija postavlja dijagnozetuberkuloze na CT -u s 93% točnosti i stalno uči zahvaljujući korištenju strojnog učenja. Ona analizira fluorografiju za 0,8 sekundi, nakon čega daje preporuke s klasifikacijom prema varijantama bolesti.
Sustav se također koristi za otkrivanje simptomaCOVID-19. Tim je stvorio pilot verziju usluge u oblaku AntiCorona. Služba je osposobljena za prepoznavanje bolesti na rentgenskim snimkama i fluorografiji. Ove su vrste pregleda jeftinije i pristupačnije od CT -a: obično se tomografi nalaze u velikim klinikama, a broj CT stručnjaka je značajno ograničen.
Za uvježbavanje sustava koristili smo označenoRTG snimke dobivene iz američkih klinika usmjerene su na liječenje pacijenata s koronavirusom. Programeri su dobili pozitivna predviđanja o pouzdanosti dijagnostike COVID-19 na temelju fluorografskih snimaka, to je relevantno, jer su gotovo sve medicinske ustanove u Rusiji opremljene digitalnim fluorografima.
U moskovskom referentnom centru za dijagnostiku zračenjana temelju Dijagnostičko-telemedicinskog centra Odjela za zdravstvo grada Moskve i u 53 regije Rusije, AntiCorona se koristi za dijagnosticiranje COVID-19, a AntiKokh za dijagnosticiranje tuberkuloze. Zahvaljujući rješenju, samo u moskovskom referentnom centru obrađeno je više od 250.000 medicinskih slika.
“Udio uspješno analiziranihstudije premašuju 99%sa sljedećim glavnim pokazateljima: osjetljivost - 94,0%, specifičnost - 66,0%, točnost - 80,0%, površina ispod karakteristične krivulje - 90,0%, što premašuje najbolje svjetske pokazatelje sličnih sustava “, - rekao je Mikhail Natenzon, voditelj projekta "Tehnologije u oblaku za obradu i tumačenje medicinskih dijagnostičkih slika temeljenih na upotrebi alata za analizu velikih podataka" Centra za kompetencije NTI -a za tehnologije pohrane i analize velikih podataka na Moskovskom državnom sveučilištu.
Press služba ANO -a "NTI Platform" napomenula je da su projekti "AntiKorona" i "AntiKokh" privukli 14 milijuna rubalja ulaganja.
Ostali događaji iz Rusije
U Rusiji postoji niz drugih projekata koji se odnose na uporabu umjetne inteligencije u medicini. Nekoliko platformi dio su Infrastrukturnog centra Nacionalne tehnološke inicijative Helsnet.
Webiomed platforma analizira anonimne medicinske podatke,predvidjeti mogući razvoj bolesti i njihove komplikacije na osobnoj i populacijskoj razini. U travnju 2020. Webiomed je postao prvi razvoj umjetne inteligencije u Rusiji koji je Roszdravnadzor registrirao kao medicinski uređaj.
Sustav analizira različite medicinske podatkepacijenta, identificira čimbenike rizika i sumnje na bolesti, na temelju njih oblikuje predviđanja koja sadrže sveobuhvatnu procjenu vjerojatnosti razvoja različitih bolesti i smrti pacijenta od njih. Webiomed koristi strojno učenje, NLP-tehnologije (obrada prirodnog jezika), prediktivno modeliranje.
Projekt će pomoći čelnicima na terenuzdravstvo i liječnici smanjuju morbiditet i mortalitet pomoću prediktivne analitike. Platforma tvrtke K-Sky koristi se u više od 70 medicinskih organizacija u Rusiji.
Sustav pregleda samozdravstvaBiogenom je dostupan na Play Marketu. Uz njegovu pomoć korisnici mogu dobiti transkript analiza, provjeriti ispravnost liječenja. Ubuduće će se pretplata plaćati. "Uključeni smo u registar Istraživačkog centra HealthNet NTI, ta činjenica povećava povjerenje industrijskih partnera", kaže Alexey Dubasov, izvršni direktor Biogenoma. "To je također pozitivan faktor pri sudjelovanju na raznim natjecanjima."
Tehnološka natjecanja
Tehnološka natjecanja mogu otvoriti čitave industrije. Na primjer, zahvaljujući DARPA Grand Challengeu, bespilotne letjelice pojavile su se diljem svijeta, a nagrada Ansari X je pokrenula privatnu astronautiku.
Da biste pobijedili na takvim natjecanjima, morateprevladati tehnološku barijeru. No, glavna stvar nije pobjeda ili čak velika novčana nagrada, već činjenica da se oko natjecanja gradi zajednica, stvaraju se novi timovi. Sudionici takvih natjecanja stvorili su budućnost tržišta: na primjer, Anthony Lewandowski, čiji je motocikl na DARPA Grand Challengeu 2004. pao tri metra od početka, a zatim je radio na dronovima u Googleu i Uberu.
Anthony levandowski
U Rusiji su 2018. pokrenuli serijutehnološka natjecanja Up Great unutar NTI -a. Tada su započela prva natjecanja: "Zimski grad" za bespilotna vozila i "Prvi element" za izradu motora na vodikove gorivne ćelije.
Finale tehnološkog natjecanja "Zimski grad". Fotografija: Vadim Frantsev
Sada se priprema za lansiranje nove tehnologijenatječaj: sudionicima će biti ponuđeno stvaranje sustava za donošenje medicinskih odluka temeljenih na umjetnoj inteligenciji za postavljanje potpune kliničke dijagnoze na temelju kognitivne analize kompleksa kliničkih i laboratorijskih dijagnostičkih podataka o pacijentu te podataka iz profesionalnih baza medicinskog znanja i kliničkih preporuka .
Sustav temeljen na umjetnoj inteligenciji morat će koristiti sve moguće podatke o pacijentima, sva dostupna dostignuća znanstvenika i liječnika, kako bi pomogao liječniku da postavi ispravnu dijagnozu.
To bi trebalo dovesti do stvaranja novih tvrtki i tehnoloških rješenja u području AI za medicinu.
Situacija na tržištu kroz oči startupa
Poduzetnici se slažu da samo pioniri i tehno-optimisti imaju interes za AI medicinske proizvode.
„Napredne privatne zdravstvene organizacijezainteresirani su za uvođenje različitih tehnologija koje povećavaju ekonomsku učinkovitost, kvalitetu medicinske skrbi i poboljšavaju uslugu korisnicima - uvjeren je direktor Biogenoma. "I nije im bitno da li se ova tehnologija temelji na umjetnoj inteligenciji ili samo na softverskom proizvodu."
Prema procjenama tvrtke K-Sky (Webiomed), takavSada u Rusiji postoji manje od 5% naprednih medicinskih organizacija. "Takvi kupci tradicionalno pokazuju veliki interes za sve nove proizvode i pokušavaju ih koristiti", kaže Alexander Gusev, direktor razvoja u K-Sky. “Za usporedbu, u Sjedinjenim Državama ta je brojka već oko 70%.”
Situacija će se postupno poboljšavati.U sljedeće tri godine brojka će porasti na 15-20%, predviđa Gusev. To jest, nešto manje od četvrtine organizacija dosljedno će koristiti barem jedan proizvod baziran na umjetnoj inteligenciji.
Tržišni problemi
Osnivači platformi temeljenih na umjetnoj inteligenciji smatraju da postoje problemi na strani programera i na strani kupaca.
Alexander Gusev napominje da su gotovo svi proizvodisada se rješavaju samo pojedini dijelovi zadataka: „Nedostatak funkcionalnosti, loša integracija s postojećim medicinskim informacijskim sustavima i drugim osnovnim proizvodima za automatizaciju rada medicinske organizacije. Stoga je njihova korisnost u očima kupaca još uvijek ograničena." Problem se može riješiti razvojem sposobnosti sustava, jačanjem timova i ulaganjem u razvoj. Ali to je otežano nedostatkom transparentnih i razumljivih shema monetizacije.
“Tržište je bogato startupima različite kvalitete, -kaže Artyom Kapninsky, suosnivač projekta Celsus. - Ako govorimo o konkurentima, onda se možemo prisjetiti eksperimenta grada Moskve o uvođenju umjetne inteligencije u radiologiju, koji stavlja sve točke na i. Kad se eksperiment tek planirao, pozvano je 140 tvrtki, odazvalo se 40-50. Kao rezultat toga, nakon svih faza procjene, funkcionalnog testiranja, do kraja godine bilo je samo 15 tvrtki. Ove godine na sastanku u Ministarstvu zdravstva objavljeno je da je eksperiment produžen do 2021. godine. Poslali smo prijedloge u 180 tvrtki diljem svijeta, odgovorili su. Zapravo, vrlo je malo tvrtki s gotovim proizvodom koji se može uzeti u obzir za prijavu i testiranje. To je tržišni trend: mnoge tvrtke ulažu u marketinške fondove koje privlače od investitora i ne rade na poboljšanju svog proizvoda, već na privlačenju novih ulaganja."
Za provedbu AI projekata, regionalnihreferentne centre koji bi se bavili poboljšanjem kvalitete studija zračenja, kaže Mikhail Natenzon, voditelj tima programera projekata AntiCorona i AntiKokh. No, u većini regija takvih centara nema, jer nema dovoljno proračunskih sredstava za njihovo stvaranje i obučenog medicinskog i tehničkog osoblja za referentne centre.
„Stvoriti referentne centre za regijepotrebno je pomoći u njihovom dizajnu, regulatornoj podršci njihovom radu, osiguravajući ekonomsku učinkovitost njihova funkcioniranja”, rekao je Natenzon. Ove zadatke može riješiti tim programera projekta „Tehnologije oblaka za obradu i interpretaciju medicinskih dijagnostičkih slika temeljenih na korištenju alata za analizu velikih podataka“ Centra kompetentnosti NTI za tehnologije pohrane i analize velikih podataka na Moskovskom državnom sveučilištu.
Budućnost umjetne inteligencije u medicini
Analitičari predviđaju da će godišnja stopa rastatržište umjetne inteligencije u medicini do 2022. činit će oko 70%. „Rana analiza razvoja tržišta HealthNet NTI u 2015. godini pokazala je da je jedan od najperspektivnijih segment digitalne tehnologije, uključujući razvoj i implementaciju algoritama strojnog učenja i umjetne inteligencije u kliničku praksu, što se odrazilo na plan i ogledalo se ne samo u potpori brojnih projekata, već iu stvaranju ekosustava, - potvrđuje Mihail Samsonov, zamjenik voditelja radne skupine NTI HealthNet. - Pandemija COVID-19 samo je ubrzala ovaj trend i dala veliki poticaj razvoju prikupljanja i analize strukturiranih podataka dobivenih pregledom pacijenata. U sljedećoj fazi očekujemo rješavanje još složenijih problema u području medicinskog odlučivanja, kao i učinkovitiju analizu nestrukturiranih podataka.
Projekte koje podržava NTI koristile su mnoge klinike diljem zemlje kako bi pomogle liječnicima da ne propuste pacijente sa simptomima koronavirusa.
Razvoj i podrška ovakvih projekata je u tijekuprema kartama puta Helsnet i Neuronet. Planirano je da do 2035. godine pet tvrtki iz Rusije koje posluju u segmentima ovog tržišta treba ući među 70 najboljih kompanija po prodaji u svijetu. A prema Nacionalnoj strategiji razvoja umjetne inteligencije do 2030. stvaranje uvjeta za korištenje umjetne inteligencije u zdravstvu jedan je od ključnih zadataka za poboljšanje životnog standarda stanovništva.
Na tržištu već postoji niz tvrtki kojemože ući na listu najboljih na svijetu, a pojavit će se i novi projekti. Za to postoji temelj u obliku postojećih AI platformi, koje su dobile potporu Nacionalne tehnološke inicijative. Također, nova rješenja će stvoriti NTI kompetentne centre, u kojima znanost i poslovanje rade zajedno, te sudionike u tehnološkom natjecanju koje će dovesti do razvoja zajednice i stvaranja novih timova.
Pogledajte i:
Uran je dobio status najčudnijeg planeta u Sunčevom sustavu. Zašto?
Fizičari su stvorili analog crne rupe i potvrdili Hawkingovu teoriju. Kamo vodi?
Pobačaj i znanost: što će se dogoditi s djecom koja će roditi