A világjárvány idején az orosz orvoslás ugrást tett a digitális világba. Például a Moszkvai Unitedben
Ez a folyamat már a járvány előtt elkezdődött.Vektorait a Nemzeti Technológiai Kezdeményezés (NTI) HealthNet és a NeuroNet útitervei vázolják. A mesterséges intelligencián alapuló platformok segítik az orvosokat a diagnózis felállításában, a betegek alternatív véleményt kaphatnak, a fejlesztők pedig új egészségügyi szolgáltatásokat hozhatnak létre mesterséges intelligencia segítségével. Köztük a CoBrain-Analytics, a Botkin.AI, a Celsus, valamint az NTI kompetenciaközpontok fejlesztései. A jövőben egy technológiai verseny kiírásával új megoldások születhetnek.
MRI segítségével azonosítsa a depressziót
A CoBrain-Analytics egy olyan platform, amelya mesterséges intelligencia használata segít az orvosoknak időt spórolni és javítani a diagnosztika minőségét, és a fejlesztők új szolgáltatásokat hoznak létre az AI alapján az orvostudomány számára. A Skoltech fejlesztette ki az NTI Neuronet ütemterv részeként.
A platformon három fő termék található:
- A CoLab egy együttműködő munkaterület aorvosi AI fejlesztése és tanúsítása. Segítségével a csapatok, az induló vállalkozások és más vállalatok új technológiákat hozhatnak létre, kutatást folytathatnak, megoldásokat kereshetnek tudományos vagy kereskedelmi problémákra.
- 2. vélemény - alkalmazáskönyvtár és tudásbázisazoknak az orvosoknak és betegeknek, akik itt személyes ajánlásokat és alternatív véleményt kapnak a diagnózisról saját adataik feltöltésével - például egy bőrkiütés fényképe vagy röntgenfelvétel.
- A MedEducation az orvosok oktatási része, ahol előadások és speciális tanfolyamok állnak rendelkezésre az orvosok számára.
A platformon lévő AI immár röntgensugarak és fluorográfiai képek alapján érzékeli a tüdőbetegségeket, és az MRI eredmények alapján a depressziót is felismerheti. A képességeinek listája egyre növekszik.
Skoltech Communications
A moszkvai központok be vannak jegyezve a platformraőket. Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, a Neurológiai Tudományos Központ, valamint az AI-n alapuló orvosi rendszerek fejlesztői (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Third Opinion), fejlesztői csapatok és startupok (Z-union, EyeMoove, BioDigital , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
2020 decemberében a Sberbank és a Skoltech bejelentettemegállapodás az ökoszisztéma létrehozásáról az AI fejlesztése érdekében Oroszországban. Az Sber és a CoBrain-Analytica projekt fejlesztései alapján kialakított alkalmazás- és adatkészlet-könyvtár jelenleg az egyik legnagyobb Oroszországban.
Tavaly decembertől az ország 16 régiójában alkalmazták a SberMedII és a Skoltech által létrehozott mesterséges intelligencia alapú orvosi megoldásokat.
Felhívja az orvos figyelmét
Botkin.Az AI egy olyan platform, amely az AI segítségével elemzi az orvosi képeket: CT, MRI, mammográfia és röntgensugarak. Segít az orvosoknak: csökkenti a rájuk nehezedő terheket, és ugyanakkor csökkenti annak a hibának az eshetőségét, amely a beteg életébe kerülhet.
Az algoritmus az orvosi képeken talál patológiákatés megjelöli azokat a területeket, amelyekre az orvosnak fokozott figyelmet kell fordítania. Az orvos ellenőrzi őket, megerősítve vagy cáfolva az AI elemzés eredményeit - a rendszer így tanul. 2020 márciusában a fejlesztők tüdőgyulladás-elemzési funkcióval egészítették ki a platformot, amely segített a klinikáknak a koronavírusban szenvedő betegek azonosításában.
A platformot Oroszországban és kísérleti úton használjákprojektek külföldön. Ez az első (és egyelőre egyetlen) platform, amelyet az országban "a 2b kockázati osztályba tartozó AI technológiával rendelkező orvostechnikai eszközként" regisztráltak: használható veszélyes betegségek, köztük a rák diagnosztizálásában. A projekt megkapta a CE Mark tanúsítványt, amely szükséges az európai és más országok piacának belépéséhez, és a tervekben - az amerikai FDA (US Food and Drug Administration - "High-tech") tanúsítványát kapta.
Botkin fejlesztők.Az AI-t a projekt előnyeként nevezik meg: a képelemzés nagy pontossága és egy kész felhőplatform jelenléte, amelyet a klinikákon lehet telepíteni. A platformot már integrálták Moszkva egységes radiológiai információs rendszerébe: 2020 augusztusáig 46 orvosi szervezet csatlakozott a szolgáltatáshoz.
A platform a következőket tartalmazza:
- modellek az orvosi képek elemzéséhez;
- eszközök a patológiaelemzés eredményeinek megjelenítésére;
- kutatási elrendezési eszközök;
- testreszabható munkafolyamatok az AI eszközök és az orvosok együttműködésére.
Botkin.AI
A hatékonyság a platformon vizsgálhatógyógyszerek. 2020 novemberében a Petrovax az Intellodzhikkal együtt elkezdte tesztelni a Longidaza hatását a COVID-19-n átesett betegek körében. Ez az egyik első olyan projekt a világon, ahol a mesterséges intelligencia segít meghatározni a tüdőkárosodás mértékét - ideértve a koronavíruson átesett betegek időbeli eloszlását is.
A CrunchBase szerint a projekt összesen 3,8 millió dollárt gyűjtött össze. 2020 decemberében 160 millió rubelt fektettek be az Intellogic-ba, a Botkin.AI fejlesztőjébe.
Munka a kormányzati szervekkel
Platform "Celsus" (az "Medical" vállalat projektjerendszerszűrés ”-„ Hi-tech ”) segít a radiológusoknak és az onkológusoknak az orvosi döntések meghozatalában. Az AI segítségével felismeri az orvosi képek jóindulatú vagy rosszindulatú változásait, megjelöli azok helyét és az eredményeket a nemzetközi szabványok szerint értelmezi.
Ez az első AI-technológiákon alapuló program, amely szerepel a hazai szoftverek nyilvántartásában, és amely jogot ad a kormányzati szervekkel való együttműködésre.
A tanszék kísérlete soránMoszkva egészségügyi ellátása a számítógépes látás használatával kapcsolatban a rendszer 50 ezer mammográfiai képet és 290 ezer fluorográfiát dolgozott fel a moszkvai poliklinikákon. 2020 szeptemberétől a platform kísérleti és kereskedelmi bevezetését Oroszország 13 régiójában hajtották végre.
LLC "Orvosi szűrőrendszerek"
A képelemzés pontossága mammográfia esetén 95%, fluorográfia esetén 93%.
2020 decemberében a National Venture Fundtechnológiai kezdeményezés 180 millió rubelt fektetett be a projektbe. A társaság azt tervezi, hogy Oroszországban és külföldön szerez tanúsítást, és belép Délkelet-Ázsia, a Közel-Kelet, Afrika és Európa piacaira.
A tuberkulózis kimutatása
Vállalatoknak és iparoknak szükségük vanmegoldani az alkalmazott problémákat, a tudományos szervezetek pedig fejlesztéseik értékesítését. A tudomány és az üzleti élet összekapcsolására létrehozták az NTI Kompetenciaközpontok hálózatát. E központok mindegyike egy konzorcium, amely technológiai vállalatokat, orosz egyetemeket, kutatási szervezeteket és külföldi partnereket foglal magában.
Az NTI 2007 - es Kompetencia Központ fejlesztései közötta Phystech (MIPT) alapján szervezett "mesterséges intelligencia" irányzat létezik egy rendszer a fluorográfia, a mammográfia, a kardiográfia területén a keresőmotorok és a mélygépi tanulási technológiák segítségével történő orvosi döntések támogatására. Jelenleg egy kísérleti minta készült a rendszerről.
A vizsgálati eredmények szerint az elemzés pontossága:
- elektrokardiográfiai modul - 83%;
- fluorográfiai modul - 86%;
- mammológiai modul - 81%.
A platform ügyfelei lehetnek magán orvosi és kutatási szervezetek, valamint szövetségi és helyi oktatási és orvosi intézmények.
A WSSP interfész töredéke. Fotó: MIPT
NTI Technológiai Kompetencia Központnagy adatok tárolása és elemzése "az M.V.-ről elnevezett Moszkvai Állami Egyetem alapján. Lomonoszov kifejlesztette az "AntiKoh" felhőszolgáltatást. Az orvosi képeket mesterséges intelligencia segítségével elemző szolgáltatás a felhőben jelenik meg, így Oroszországban és külföldön az orvosok minden szintjén hozzáférhetnek ehhez.
A kompetencia központ fejlesztése diagnosztizáljatuberkulózis CT-n 93% -os pontossággal, és a gépi tanulásnak köszönhetően folyamatosan tanul. 0,8 másodperc alatt elemzi a fluorográfiát, majd ajánlásokat ad a betegség változatai szerinti osztályozással.
A rendszert a tünetek felderítésére is használjákCOVID-19. A csapat elkészítette az AntiCorona felhőszolgáltatás pilot verzióját. A szolgálatot kiképzik a betegség röntgenfelvételen és fluorográfián történő felismerésére. Az ilyen típusú vizsgálatok olcsóbbak és hozzáférhetőbbek, mint a CT: általában a tomográfok nagy klinikákon vannak, és a CT-szakemberek száma jelentősen korlátozott.
A rendszer kiképzéséhez megjelöltet használtunkAz amerikai klinikákról kapott röntgenképek koronavírusos betegek kezelésére összpontosultak. A fejlesztők pozitív előrejelzéseket kaptak a COVID-19 diagnosztikájának megbízhatóságáról a fluorográfiai képek alapján, ez releváns, mert Oroszországban szinte az összes orvosi intézmény fel van szerelve digitális fluorográfokkal.
A moszkvai sugárdiagnosztikai referencia központbana Moszkvai Városi Egészségügyi Minisztérium Diagnosztikai és Telemedicinális Központja alapján és Oroszország 53 régiójában az AntiCorona-t használják a COVID-19, az AntiKokh-t pedig a tuberkulózis diagnosztizálására. A megoldásnak köszönhetően csak a moszkvai referencia központban több mint 250 000 orvosi képet dolgoztak fel.
„A sikeresen elemzett aránya tanulmányok meghaladják a 99% -ot a következő fő mutatókkal: érzékenység - 94,0%, specificitás - 66,0%, pontosság - 80,0%, a jelleggörbe alatti terület - 90,0%, ami meghaladja a világ hasonló rendszerek legjobb mutatóit "- mondta Mikhail Natenzon, a moszkvai Állami Egyetem NTI nagy adattárolási és elemzési technológiákkal foglalkozó NTI Kompetencia Központjának "felhőtechnológiák az orvosi diagnosztikai képek feldolgozásához és értelmezéséhez a nagyadat-elemző eszközök használatával" projekt vezetője
Az ANO "NTI Platform" sajtószolgálata megjegyezte, hogy az "AntiKorona" és az "AntiKokh" projektek 14 millió rubel beruházást vonzottak.
Egyéb fejlemények Oroszországból
Oroszországban számos más projekt kapcsolódik a mesterséges intelligencia orvoslásban való alkalmazásához. Számos platform része a Helsnet Nemzeti Technológiai Kezdeményezés Infrastruktúra Központjának.
Webhelyes platform elemzi az anonimizált orvosi adatokat,megjósolni a betegségek és azok szövődményeinek lehetséges fejlődését személyes és népességi szinten. 2020 áprilisában a Webiomed lett az első AI-fejlesztés Oroszországban, amelyet a Roszdravnadzor orvosi eszközként regisztrált.
A rendszer különféle orvosi adatokat elemezbetegeket, azonosítja a kockázati tényezőket és a betegségek gyanúját, előrejelzéseik alapján formázza a különféle betegségek kialakulásának valószínűségét és a beteg által okozott halál átfogó értékelését. A Webiomed gépi tanulást, NLP-technológiákat (Natural Language Processing), prediktív modellezést használ.
A projekt segítséget nyújt a terület vezetőinekaz egészségügy és az orvosok prediktív elemzéssel csökkentik a morbiditást és a mortalitást. A K-Sky cég platformját Oroszországban több mint 70 orvosi szervezet használja.
Önegészségügyi szűrőrendszerA Biogenom elérhető a Play piacon. Segítségével a felhasználók átvehetik az elemzések átiratát, ellenőrizhetik a kezelés helyességét. A jövőben fizetni fog az előfizetés. "Felvettük a HealthNet NTI Kutatóközpont nyilvántartásába, ez a tény növeli az ipari partnerek bizalmát" - mondja Alexey Dubasov, a Biogenom vezérigazgatója. "Ez pozitív tényező a különböző versenyeken való részvétel során is."
Technológiai versenyek
A technológiai versenyek egész iparágakat nyithatnak meg. Például a DARPA Grand Challenge-nek köszönhetően drónok jelentek meg az egész világon, az Ansari X-díj pedig elindította a magán űrhajósokat.
Ahhoz, hogy megnyerje az ilyen versenyeket, meg kell tennielegyőzni a technológiai akadályokat. De a lényeg nem győzelem vagy akár nagy pénzjutalom, hanem az, hogy a verseny köré közösség épül, új csapatok jönnek létre. Az ilyen vetélkedők résztvevői megteremtették a piac jövőjét: például Anthony Lewandowski, akinek motorja a DARPA Grand Challenge -en 2004 -ben három méterre esett a kezdetektől, majd drónokon dolgozott a Google -nál és az Ubernél.
Anthony levandowski
Oroszországban 2018 -ban sorozatot indítottaktechnológiai versenyek Kiválóan az NTI -n belül. Ezután kezdődtek az első versenyek: "Winter City" a pilóta nélküli járművek számára és "First Element" a hidrogén üzemanyagcellás motorok létrehozásához.
A "Téli város" technológiai verseny döntője. Fotó: Vadim Frantsev
Most egy új technológia bevezetésére készülverseny: a résztvevők felajánlják, hogy mesterséges intelligencián alapuló orvosi döntéshozatali rendszert hoznak létre a teljes klinikai diagnózis felállításához, amely a beteg klinikai és laboratóriumi diagnosztikai adatainak komplexumának kognitív elemzésén, valamint az orvosi ismeretek és klinikai ajánlások professzionális adatbázisából származó információk alapján történik. .
Az AI-alapú rendszernek fel kell használnia az összes lehetséges betegadatot, a tudósok és az orvosok összes rendelkezésre álló fejlesztését, hogy segítsen az orvosnak a helyes diagnózis felállításában.
Ennek új vállalatok és technológiai megoldások létrehozásához kell vezetnie az AI területén az orvostudomány számára.
Piaci helyzet a startupok szemével
A vállalkozók egyetértenek abban, hogy csak úttörők és technoptimisták érdeklődnek az AI gyógyászati termékek iránt.
"Fejlett magán egészségügyi szervezetekérdekli a különböző technológiák megvalósítása, amelyek növelik a gazdasági hatékonyságot, az orvosi ellátás minőségét és javítják az ügyfélszolgálatot - győződött meg a Biogenom vezérigazgatója. "És számukra nincs különbség, hogy ez a technológia AI -n alapul -e, vagy csak egy szoftvertermék."
A K-Sky cég (Webiomed) becslései szerint ilyenJelenleg a fejlett orvosi szervezetek kevesebb mint 5%-a van Oroszországban. „Az ilyen ügyfelek hagyományosan nagy érdeklődést mutatnak minden új termék iránt, és megpróbálják használni őket” – mondja Alexander Gusev, a K-Sky fejlesztési igazgatója. „Összehasonlításképpen az Egyesült Államokban ez az arány már körülbelül 70 százalék.”
A helyzet fokozatosan javulni fog.A következő három évben ez az arány 15-20%-ra nő-állítja Gusev. Vagyis a szervezetek valamivel kevesebb, mint negyede következetesen használ legalább egy mesterséges intelligencián alapuló terméket.
Piaci problémák
Az AI-alapú platformok alapítói úgy vélik, hogy a fejlesztők és a vásárlók oldalán is vannak problémák.
Alexander Gusev megjegyzi, hogy szinte minden termékmost már csak a feladatok bizonyos részeit oldják meg: „Hiányzik a funkcionalitás, rossz az integráció a meglévő orvosi információs rendszerekkel és más alapvető termékekkel az orvosi szervezet munkájának automatizálása érdekében. Ezért hasznosságuk az ügyfél szemében még mindig korlátozott. " A probléma megoldható a rendszerek képességeinek fejlesztésével, a csapatok megerősítésével és a fejlesztésekbe való befektetéssel. Ezt azonban akadályozza az átlátható és érthető bevételszerzési rendszerek hiánya.
„A piac gazdag különböző minőségű induló vállalkozásokban,mondja Artyom Kapninsky, a Celsus projekt társalapítója. - Ha a versenytársakról beszélünk, akkor felidézhetjük Moszkva város kísérletét az AI bevezetéséről a radiológiában, amely minden pontot az i. Amikor a kísérletet még csak tervezték, 140 céget hívtak meg, 40-50 válaszolt. Ennek eredményeként az év végéig az értékelés, a funkcionális tesztelés összes szakasza után mindössze 15 vállalat volt. Idén az Egészségügyi Minisztérium ülésén bejelentették, hogy a kísérletet 2021 -ig meghosszabbítják. Világszerte 180 vállalatnak küldtünk javaslatokat, válaszoltunk.Valójában nagyon kevés olyan cég rendelkezik késztermékkel, amelyet figyelembe lehet venni az alkalmazásban és a tesztelésben. Ez egy piaci tendencia: sok vállalat befektet olyan befektetési alapokba, amelyeket a befektetőktől vonz, és nem a termék fejlesztésén dolgozik, hanem új befektetések vonzásán. "
Az AI projektek megvalósításához regionálisreferenciaközpontok, amelyek a sugárzástanulmányok minőségének javításával foglalkoznának - mondja Mihail Natenzon, az AntiCorona és AntiKokh projektek fejlesztői csoportjának vezetője. De a legtöbb régióban nincsenek ilyen központok, mivel nincs elegendő költségvetési forrás létrehozásukhoz, és képzett egészségügyi és műszaki személyzet a referenciaközpontokhoz.
"Referenciaközpontok létrehozása a régiók számáraszükség van a tervezésükhöz, munkájuk szabályozói támogatásához, működésük gazdasági hatékonyságának biztosításához ” - mondta Natenzon. Ezeket a feladatokat a Moszkvai Állami Egyetem NTI Kompetencia Központjának nagy adattárolási és elemzési technológiákkal foglalkozó „Felhőalapú technológiái az orvosi diagnosztikai képek feldolgozásához és értelmezéséhez a nagy adatelemzési eszközök használata alapján” projekt fejlesztői csapata oldhatja meg.
A mesterséges intelligencia jövője az orvostudományban
Elemzők előrejelzése szerint az éves növekedési ütema mesterséges intelligencia piaca az orvostudományban 2022 -ig mintegy 70%-ot tesz ki. „A HealthNet NTI piac 2015 -ös fejlődésének korai elemzése azt mutatta, hogy az egyik legígéretesebb a digitális technológiai szegmens, beleértve a gépi tanulás és a mesterséges intelligencia algoritmusainak fejlesztését és bevezetését a klinikai gyakorlatba, ami tükröződik az ütemtervben és nemcsak számos projekt támogatásában, hanem egy ökoszisztéma létrehozásában is megmutatkozott - erősíti meg Mihail Samsonov, az NTI HealthNet munkacsoport helyettes vezetője. - A COVID-19 járvány csak felgyorsította ezt a tendenciát, és óriási lendületet adott a betegek vizsgálatából szerzett strukturált adatok gyűjtésének és elemzésének fejlesztéséhez. A következő szakaszban még összetettebb problémák megoldását várjuk az orvosi döntéshozatal területén, valamint a strukturálatlan adatok hatékonyabb elemzését. "
Az NTI által támogatott projekteket országszerte számos klinika használta fel annak érdekében, hogy az orvosok ne hagyják ki a koronavírus-tünetekkel járó betegeket.
Az ilyen projektek fejlesztése és támogatása folyamatban vana Helsnet és a Neuronet útitérképek szerint. A tervek szerint 2035 -re öt oroszországi vállalat, amelyek ezen a piacon szegmensekben tevékenykednek, be kell kerülnie a világ 70 legnagyobb értékesítési vállalata közé. A mesterséges intelligencia fejlesztésére vonatkozó, 2030 -ig szóló nemzeti stratégia szerint pedig a mesterséges intelligencia felhasználásának feltételeinek megteremtése az egészségügyben az egyik legfontosabb feladat a lakosság életszínvonalának javítása érdekében.
A piacon már számos olyan cég vanbeléphet a világ legjobbjainak listájára, és új projektek jelennek meg. Ennek alapja van a meglévő AI platformok formájában, amelyek a Nemzeti Technológiai Kezdeményezés támogatását kapták. Ezenkívül új megoldásokkal NTI kompetenciaközpontokat hoznak létre, ahol a tudomány és az üzleti vállalkozás együtt dolgozik, valamint egy olyan technológiai verseny résztvevői, amelyek közösségfejlesztéshez és új csapatok létrehozásához vezetnek.
Lásd még:
Az Uránusz a Naprendszer legfurcsább bolygójának státuszát kapta. Miért?
A fizikusok létrehozták a fekete lyuk analógját, és megerősítették Hawking elméletét. Hova vezet?
Abortusz és tudomány: mi lesz a gyerekekkel, akik szülni fognak