L'algoritmo AI rileva la patologia nelle immagini fluorografiche in 30 secondi

Эксперимент по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа

медицинских изображений провели специалисты комплекса социального развития Москвы, департамента информационных технологий совместно с Центром диагностики и телемедицины Москвы и департаментом здравоохранения.

Платформа для полной автоматизации флюорографических исследований Института искусственного интеллекта российского ИТ-вуза стала лидером по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения. Они использовались для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения Москвы.

Специалисты Института искусственного интеллекта разработали платформу AI RADIOLOGY. Она анализирует медицинские рентгеновские изображения и определяет различные патологии легких, включая пневмонию, туберкулез, новообразования, пневмоторакс и другие. Нейронную сеть обучили на медицинских изображениях, полученных из организаций здравоохранения Республики Татарстан. Подобные системы автоматического анализа снимков сокращают нагрузку на врачей-рентгенологов и снижает количество пропускаемых патологий.

Il servizio opera nel cloud di Innopolis University epuò essere integrato con qualsiasi organizzazione medica. Il processo di elaborazione dell'immagine, emissione e invio dei risultati richiede 30 secondi. Il servizio identifica il 96% degli studi con patologie, il team dell'università informatica sta lavorando per migliorare l'accuratezza dell'algoritmo. Il servizio è collegato al sistema ERIS EMIAS di Mosca, grazie al quale i medici hanno accesso alla maggior parte delle organizzazioni mediche nella capitale della Russia.

«Проект по распознаванию патологий органов грудной клетки по рентгеновским изображениям — первый проект Университета Иннополис в области технологий искусственного интеллекта, — рассказывает директор Института искусственного интеллекта Рамиль Кулеев. — Более шести лет мы занимались научно-исследовательскими работами, участвовали в международных конкурсах, развивались, наращивали компетенции. Сложность искусственного интеллекта — в грамотном решении множества задач, в каждой из которых малейшие детали существенно влияют на конечный результат: формирование датасета, разработка алгоритмов, организация инфраструктуры для разработки и тестирования».

«Важнейшей составляющей является датасет или обучающая выборка, которая должна быть сбалансированной и максимально адекватной тем данным, на которых сервису придется работать в реальных условиях, — заключает Кулеев. — Благодаря тесному сотрудничеству с медицинскими организациями Республики Татарстан нам удалось сформировать такой датасет. Ну и, конечно, ключевой фактор — это люди. Наша команда — настоящие профессионалы, вовлеченные в проект и нацеленные на результат. Участие в таком эксперимент для нас — возможность получить объективную оценку экспертного сообщества и оценить возможности сервиса в реальных условиях при большом потоке исследований».

Leggi di più

È stata creata la prima mappa accurata del mondo. Cosa c'è di sbagliato in tutti gli altri?

Gli scienziati hanno decodificato strani segnali dallo spazio

Il cambiamento climatico ha spostato l'asse della Terra

Il pneumotorace è la presenza di aria all'internocavità pleurica, dove entra a causa di danni al polmone o alla parete toracica. L'aria nella cavità pleurica comprime il polmone, il che porta a un deterioramento dello scambio di gas.