팬데믹 기간 동안 러시아 의료는 디지털로 도약했습니다.
이 프로세스는 팬데믹 이전에도 시작되었으며, 그 벡터는 NTI(National Technology Initiative) "HealthNet" 및 "NeuroNet"의 로드맵에 요약되어 있습니다.AI 기반 플랫폼은 의사가 진단을 내리고, 환자가 대안적 의견을 얻고, 개발자가 AI 기반 도구를 사용하여 새로운 의료 서비스를 만드는 데 도움이 될 것입니다.그 중에는 CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus 및 NTI 역량 센터 개발이 있습니다.미래에는 기술 대회의 출범을 통해 새로운 솔루션을 만들 수 있습니다.
MRI로 우울증 식별
CoBrain-Analytics는AI를 활용하면 의사가 시간을 절약하고 진단의 질을 높이는 데 도움이되며, 개발자는 AI를 기반으로 의료용 새로운 서비스를 만들 수 있습니다. Skoltech에서 NTI Neuronet 로드맵의 일부로 개발했습니다.
플랫폼에는 세 가지 주요 제품이 있습니다.
- CoLab은의료 AI 개발 및 인증. 그것의 도움으로 팀, 신생 기업 및 기타 회사는 새로운 기술을 만들고, 연구를 수행하고, 과학적 또는 상업적 문제에 대한 해결책을 찾을 수 있습니다.
- 2nd Opinion은 의사와 환자를 위한 응용 프로그램 라이브러리이자 지식 기반입니다.여기에서 자신의 데이터(예: 피부 발진 또는 X-레이 사진)를 업로드하여 진단에 대한 개인적인 권장 사항 및 대안을 찾을 수 있습니다.
- MedEducation은 의사를위한 교육 부분으로, 의사를위한 강의와 전문 과정이 제공됩니다.
플랫폼의 AI는 이제 X- 레이 및 형광 이미지에서 폐 질환을 감지하고 MRI 결과를 기반으로 우울증도 감지 할 수 있습니다. 기능 목록이 증가하고 있습니다.
Skoltech Communications
모스크바 센터는 플랫폼에 등록되어 있습니다.그들. Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, 신경 과학 과학 센터, AI 기반 의료 시스템 개발자 (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Third Opinion), 개발 팀 및 스타트 업 (Z-union, EyeMoove, BioDigital , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
2020 년 12 월 Sberbank와 Skoltech는러시아에서 AI 개발을위한 생태계를 만드는 거래. Sber 및 CoBrain-Analytica 프로젝트의 개발을 기반으로 형성된 애플리케이션 및 데이터 세트 라이브러리는 현재 러시아에서 가장 큰 라이브러리 중 하나입니다.
지난해 12 월 현재 SberMedII와 Skoltech가 만든 AI 기반 의료 솔루션은 전국 16 개 지역에서 사용되었습니다.
의사의주의를 끌기
봇킨.AI는 AI를 사용하여 CT, MRI, 유방 촬영 및 X- 레이와 같은 의료 이미지를 분석하는 플랫폼입니다. 그것은 의사에게 도움이됩니다.
알고리즘은 의료 영상에서 병리를 찾습니다.의사가주의를 기울여야하는 부분을 표시합니다. 의사는 AI 분석 결과를 확인하거나 반박하여 확인합니다. 이것이 시스템이 학습하는 방법입니다. 2020 년 3 월, 개발자는 플랫폼에 폐렴 분석 기능을 추가하여 병원에서 코로나 바이러스 환자를 식별하는 데 도움을주었습니다.
이 플랫폼은 러시아와 파일럿에서 사용됩니다.해외 프로젝트. 이것은 "위험 등급 2b의 AI 기술을 갖춘 의료 기기"로 국내에서 등록 된 최초의 (그리고 지금까지 유일한) 플랫폼으로 암을 포함한 위험한 질병의 진단에 사용할 수 있습니다. 이 프로젝트는 유럽 및 기타 국가의 시장 진출에 필요한 CE 마크 인증서를 받았으며 계획에서 미국 FDA (미국 식품의 약국- "하이테크") 인증서를 받았습니다.
Botkin 개발자.AI는 프로젝트의 장점으로 불립니다. 높은 정확도의 이미지 분석과 클리닉에 배포 할 수있는 기성 클라우드 플랫폼의 존재입니다. 이 플랫폼은 이미 모스크바의 통합 방사선 정보 시스템과 통합되었습니다 .2020 년 8 월 현재 46 개의 의료 기관이 서비스에 연결되었습니다.
플랫폼에는 다음이 포함됩니다.
- 의료 이미지 분석을위한 모델;
- 병리 분석 결과를 시각화하는 도구;
- 조사 마크 업 도구;
- AI 도구와 의사가 함께 작업 할 수 있도록 사용자 지정 가능한 워크 플로.
Botkin.AI
플랫폼에서 효율성을 조사 할 수 있습니다.약. 2020 년 11 월, Petrovax는 Intellodzhik과 함께 COVID-19를 앓은 환자를 대상으로 Longidaza의 효과를 테스트하기 시작했습니다. 이것은 인공 지능이 시간이 지남에 따라 코로나 바이러스를 겪은 환자를 포함하여 폐 손상 정도를 결정하는 데 도움이되는 세계 최초의 프로젝트 중 하나입니다.
CrunchBase에 따르면이 프로젝트는 이미 총 380 만 달러를 모금했으며 2020 년 12 월 Botkin.AI 개발자 인 Intellogic에 1 억 6 천만 루블을 투자했습니다.
정부 기관과 협력
플랫폼 "Celsus"( "Medical시스템 검사 "-"하이테크 ")는 방사선 전문의와 종양 전문의가 의학적 결정을 내리는 데 도움이됩니다. AI의 도움으로 의료 영상의 양성 또는 악성 변화를 인식하고 그 위치를 표시하며 국제 표준에 따라 결과를 해석합니다.
이것은 국내 소프트웨어 등록부에 포함 된 AI 기술을 기반으로 한 최초의 프로그램으로, 정부 기관과 협력 할 수있는 권한을 부여합니다.
В период эксперимента Департамента 컴퓨터 비전을 사용하는 모스크바의 건강 관리 시스템은 모스크바 폴리 클리닉에서 5 만 개의 유방 촬영 영상과 29 만 개의 형광 촬영을 처리했습니다. 2020 년 9 월 현재 러시아 13 개 지역에서 플랫폼의 파일럿 및 상용 출시가 구현되었습니다.
LLC "의료 스크리닝 시스템"
이미지 분석의 정확도는 유방조영술의 경우 95%, 형광조영술의 경우 93%입니다.
2020 년 12 월, National Venture Fund기술 이니셔티브는 프로젝트에 1 억 8 천만 루블을 투자했습니다. 러시아와 해외에서 인증을 획득하고 동남아, 중동, 아프리카, 유럽 시장에 진출 할 계획이다.
결핵 감지
기업과 산업은응용 문제 및 과학 조직을 해결하여 개발을 상업화합니다. 과학과 비즈니스 간의 연결을 위해 NTI Competence Centers 네트워크가 만들어졌습니다. 이러한 각 센터는 기술 회사, 러시아 대학, 연구 기관 및 외국 파트너를 포함하는 컨소시엄입니다.
NTI Competence Center forPhystech (MIPT)를 기반으로 조직 된 "인공 지능"방향은 검색 엔진과 딥 머신 러닝 기술을 사용하는 형광, 유방 조영술, 심전도 분야의 의료 결정을 지원하는 시스템입니다. 현재 시스템의 실험 샘플이 생성되었습니다.
테스트 결과에 따르면 분석의 정확도는 다음과 같습니다.
- 심전도 모듈-83 %;
- 형광 투시 모듈-86 %;
- 유방 모듈-81 %.
플랫폼의 고객은 민간 의료 및 연구 기관과 연방 및 지역 교육 및 의료 기관이 될 수 있습니다.
WSSP 인터페이스의 조각. 사진 : MIPT
NTI 기술 역량 센터빅 데이터의 저장 및 분석 "M.V.의 이름을 따서 명명 된 Moscow State University를 기반으로합니다. Lomonosov는 클라우드 서비스 "AntiKoh"를 개발했습니다. AI를 활용 해 의료 영상을 분석하는 서비스는 클라우드에 공개 돼 러시아와 해외의 모든 의사들이 접근 할 수있다.
Competence Center 진단의 개발CT의 결핵은 93 %의 정확도로 기계 학습을 사용하여 지속적으로 학습하고 있습니다. 0.8 초 만에 형광 검사를 분석 한 후 질병 옵션별로 분류하여 권장 사항을 발행합니다.
이 시스템은 증상을 감지하는데도 사용됩니다.코로나 바이러스 감염증 -19 : 코로나 19. 팀은 AntiCorona 클라우드 서비스의 파일럿 버전을 만들었습니다. 이 서비스는 X- 레이 및 형광 검사에서 질병을 인식하도록 훈련되었습니다. 이러한 유형의 검사는 CT보다 저렴하고 접근하기 쉽습니다. 일반적으로 단층 촬영은 대형 클리닉에 있으며 CT 전문가의 수는 상당히 제한되어 있습니다.
시스템을 훈련시키기 위해 우리는미국 클리닉에서 얻은 X-ray 이미지는 코로나 바이러스 환자 치료에 중점을 둡니다. 개발자는 형광 이미지를 기반으로 한 COVID-19 진단의 신뢰성에 대해 긍정적 인 예측을 받았으며 러시아의 거의 모든 의료 기관에 디지털 형광 사진이 장착되어 있기 때문에 관련이 있습니다.
방사선 진단을위한 모스크바 참조 센터에서모스크바시 보건국의 진단 및 원격 진료 센터와 러시아 53 개 지역을 기반으로 안티 코로나는 코로나 19 진단에 사용되고 안티 코크는 결핵 진단에 사용됩니다. 솔루션 덕분에 모스크바 참조 센터에서만 250,000 개 이상의 의료 이미지가 처리되었습니다.
“성공적으로 분석 된 비율은연구는 다음과 같은 주요 지표에서 99 %를 초과합니다 : 민감도-94.0 %, 특이도-66.0 %, 정확도-80.0 %, 특성 곡선 아래 면적-90.0 %, 이는 유사한 시스템의 세계 최고 지표를 초과합니다. "-Mikhail Natenzon은, 모스크바 주립 대학의 빅 데이터 저장 및 분석 기술을위한 NTI Competence Center의 "빅 데이터 분석 도구 사용을 기반으로 의료 진단 이미지를 처리하고 해석하는 클라우드 기술"프로젝트 책임자.
ANO "NTI Platform"의 언론 서비스는 "AntiKorona"와 "AntiKokh"프로젝트가 1400 만 루블의 투자를 유치했다고 언급했습니다.
러시아의 기타 개발
러시아에는 의학에서 인공 지능 사용과 관련된 많은 다른 프로젝트가 있습니다. 여러 플랫폼이 Helsnet National Technology Initiative Infrastructure Center의 일부입니다.
Webiomed 플랫폼 익명화 된 의료 데이터 분석,개인 및 인구 수준에서 질병의 발생 가능성과 합병증을 예측합니다. 2020 년 4 월 Webiomed는 Roszdravnadzor가 의료 기기로 등록한 러시아 최초의 AI 개발이되었습니다.
이 시스템은 다양한 의료 데이터를 분석합니다.환자, 질병의 위험 요인 및 의심을 식별하고 다양한 질병이 발생할 가능성과 환자의 사망 가능성에 대한 포괄적 인 평가를 포함하는 기초 예측을 작성합니다. Webiomed는 기계 학습, NLP 기술 (Natural Language Processing), 예측 모델링을 사용합니다.
이 프로젝트는 현장의 리더를 도울 것입니다의료 및 의사는 예측 분석을 통해 이환율과 사망률을 줄입니다. K-Sky 회사의 플랫폼은 러시아의 70 개 이상의 의료 기관에서 사용됩니다.
자가 건강 검진 시스템Biogenom은 Play Market에서 사용할 수 있습니다. 도움을 받으면 사용자는 분석 기록을 얻고 치료의 정확성을 확인할 수 있습니다. 구독은 향후 지불됩니다. Biogenom의 CEO 인 Alexey Dubasov는“우리는 HealthNet NTI 연구 센터의 등록부에 포함되어 있습니다.이 사실은 산업 파트너의 신뢰를 높여줍니다. "다양한 대회에 참가할 때도 긍정적 인 요소입니다."
기술 대회
기술 경쟁은 전체 산업을 열 수 있습니다. 예를 들어 DARPA Grand Challenge 덕분에 드론이 전 세계에 등장했으며 Ansari X Prize는 개인 우주 비행을 시작했습니다.
이러한 대회에서 우승하려면기술 장벽을 극복합니다. 그러나 중요한 것은 승리 또는 큰 상금이 아니라 경쟁을 중심으로 커뮤니티가 구축된다는 사실에서 새로운 팀이 만들어지고 있습니다. 예를 들어 2004 년 DARPA 그랜드 챌린지에서 오토바이가 처음부터 3 미터 떨어진 곳에서 Google과 Uber에서 드론 작업을 한 Anthony Lewandowski와 같은 콘테스트 참가자들은 시장의 미래를 만들었습니다.
안토니 레반도프스키
2018 년 러시아에서는 시리즈를 출시했습니다.NTI 내에서 기술 콘테스트 Up Great. 그런 다음 첫 번째 대회가 시작되었습니다. 무인 차량을위한 "Winter City"와 수소 연료 전지 엔진을 만드는 "First Element"입니다.
기술 경쟁 "Winter City"결승. 사진 : Vadim Frantsev
이제 새로운 기술 출시 준비경쟁 : 참가자는 환자의 임상 및 실험실 진단 데이터 복합에 대한인지 분석과 의료 지식 및 임상 권장 사항의 전문 데이터베이스 정보를 기반으로 완전한 임상 진단을 수행하기위한 AI 기반 의료 의사 결정 시스템을 만들도록 제안됩니다. .
AI 기반 시스템은 의사가 정확한 진단을 내리는 데 도움이되도록 가능한 모든 환자 데이터, 과학자 및 의사의 가능한 모든 개발을 사용해야합니다.
이는 의료용 AI 분야에서 새로운 기업과 기술 솔루션의 창출로 이어질 것입니다.
스타트 업의 눈으로 보는 시장 상황
기업가들은 개척자와 기술 낙관론자 만이 AI 의료 제품에 관심이 있다는 데 동의합니다.
"고급 민간 의료 기관경제성 향상, 의료의 질 향상, 고객 서비스 향상 등 다양한 기술 도입에 관심이있는 바이오 제놈 대표 이사는 확신합니다. "그리고이 기술이 AI 기반이든 소프트웨어 제품이든 상관없이 그들에게 차이가 없습니다."
케이스카이(Webiomed)사 추정에 따르면,현재 러시아에는 선진 의료기관이 5% 미만입니다. K-Sky의 개발 이사인 Alexander Gusev는 “이러한 고객은 전통적으로 모든 신제품에 높은 관심을 보이고 이를 사용하려고 노력합니다.”라고 말합니다. “비교하자면 미국에서는 이 수치가 이미 70% 정도입니다.”
상황은 점차 개선 될 것입니다.향후 3 년 안에이 수치는 15-20 %까지 증가 할 것이라고 Gusev는 예측합니다. 즉, 조직의 1/4 미만이 지속적으로 적어도 하나의 AI 기반 제품을 사용합니다.
시장 문제
AI 기반 플랫폼의 창립자는 개발자 측과 고객 측에 문제가 있다고 생각합니다.
Alexander Gusev는 거의 모든 제품이이제 작업의 특정 부분 만 해결되고 있습니다.“기능 부족, 기존 의료 정보 시스템 및 의료 조직의 작업 자동화를위한 기타 기본 제품과의 통합 불량이 있습니다. 따라서 고객이보기에 유용성은 여전히 제한적입니다. " 시스템의 기능을 개발하고 팀을 강화하며 개발에 투자하여 문제를 해결할 수 있습니다. 그러나 이것은 투명하고 이해할 수있는 수익 창출 계획의 부재로 인해 방해를받습니다.
“시장은 다양한 품질의 신생 기업이 풍부합니다.Celsus 프로젝트의 공동 창립자 인 Artyom Kapninsky는 말합니다. -경쟁자에 대해 이야기하면 모든 점을 i에 두는 방사선학에서 AI 도입에 대한 모스크바시의 실험을 떠 올릴 수 있습니다. 실험이 막 계획되었을 때 140 개 회사가 초대되었고 40-50 개가 응답했습니다. 그 결과 평가, 기능 테스트의 모든 단계를 거쳐 연말까지 단 15 개의 기업이있었습니다. 올해 보건부에서 열린 회의에서 실험이 2021 년으로 연장되었다고 발표되었습니다. 전 세계 180 개 기업에 제안서를 보냈고 이에 대응했으며 실제로 적용 및 테스트를 고려할 수있는 완제품을 보유한 기업은 거의 없습니다. 이것은 시장 트렌드입니다. 많은 기업들이 투자자로부터 유치하는 마케팅 펀드에 투자하고 있으며 제품 개선이 아닌 새로운 투자 유치를 위해 노력하고 있습니다. "
AI 프로젝트를 구현하려면 지역AntiCorona 및 AntiKokh 프로젝트 개발자 팀장 인 Mikhail Natenzon은 방사선 연구의 질을 향상시키는 데 참여할 참조 센터를 말합니다. 그러나 대부분의 지역에는 그러한 센터가 없습니다. 왜냐하면 창조를위한 예산 자금이 충분하지 않고 참조 센터를위한 훈련 된 의료 및 기술 인력이 없기 때문입니다.
"지역에 대한 참조 센터를 만들려면설계, 작업에 대한 규제 지원, 기능의 경제적 효율성을 보장하는 데 도움이 필요합니다.”라고 Natenzon은 말했습니다. 이러한 작업은 모스크바 주립 대학의 빅 데이터 저장 및 분석 기술에 관한 NTI Competence Center의 "빅 데이터 분석 도구 사용을 기반으로 의료 진단 이미지를 처리하고 해석하는 클라우드 기술"프로젝트 개발자 팀에 의해 해결 될 수 있습니다.
의학에서 인공 지능의 미래
분석가들은 연간 성장률이2022 년까지 의학 분야의 AI 시장은 약 70 %를 차지할 것입니다. “2015 년 HealthNet NTI 시장의 발전에 대한 초기 분석에 따르면 가장 유망한 분야 중 하나는 기계 학습 및 인공 지능 알고리즘의 개발 및 구현을 임상 실습에 포함하는 디지털 기술 부문으로 로드맵 및 NTI HealthNet 워킹 그룹의 미하일 샘소 노프 (Mikhail Samsonov)는 여러 프로젝트의 지원뿐만 아니라 생태계 조성에도 반영되었습니다. -COVID-19 대유행은 이러한 추세를 가속화하고 환자 검사에서 얻은 구조화 된 데이터의 수집 및 분석에 큰 자극을주었습니다. 다음 단계에서는 의료 의사 결정 분야에서 훨씬 더 복잡한 문제를 해결하고 비정형 데이터를보다 효과적으로 분석 할 수있을 것으로 기대합니다. "
NTI 지원 프로젝트는 전국의 많은 클리닉에서 의사가 코로나 바이러스 증상을 가진 환자를 놓치지 않도록 돕기 위해 사용되었습니다.
이러한 프로젝트의 개발 및 지원이 진행 중입니다.Helsnet 및 Neuronet 로드맵에 따르면. 2035 년까지이 시장에서 활동하는 러시아의 5 개 기업이 세계 매출 기준 70 대 기업에 진입 할 계획이다. 그리고 2030 년까지 AI 개발을위한 국가 전략에 따르면, 의료 분야에서 AI 사용을위한 조건을 만드는 것은 인구의 생활 수준을 개선하기위한 핵심 과제 중 하나입니다.
이미 시장에 많은 회사가 있습니다.세계 최고 목록에 들어갈 수 있으며 새로운 프로젝트가 나타날 것입니다. 이를위한 토대는 국가 기술 이니셔티브 (National Technology Initiative)의 지원을받은 기존 AI 플랫폼의 형태입니다. 또한 새로운 솔루션은 과학과 비즈니스가 함께 작동하는 NTI 역량 센터를 만들고 커뮤니티 개발과 새로운 팀을 만들 기술 경쟁에 참여할 것입니다.
참조 :
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