Pandemijos metu Rusijos medicina padarė šuolį į skaitmeninę erdvę. Pavyzdžiui, Maskvos United
Šis procesas prasidėjo dar prieš pandemiją.Jo vektoriai aprašyti Nacionalinės technologijų iniciatyvos (NTI) HealthNet ir NeuroNet planuose. Dirbtinio intelekto pagrindu sukurtos platformos padės gydytojams nustatyti diagnozes, pacientai galės gauti alternatyvią nuomonę, o kūrėjai galės kurti naujas medicinos paslaugas naudodami dirbtinio intelekto įrankius. Tarp jų yra CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus, taip pat NTI kompetencijos centrų plėtra. Ateityje, paskelbus technologijų konkursą, gali būti sukurti nauji sprendimai.
Nustatykite depresiją MRT
„CoBrain-Analytics“ yra platformanaudojant dirbtinį intelektą, tai padeda gydytojams sutaupyti laiko ir pagerinti diagnostikos kokybę, o kūrėjai kuria naujas paslaugas, pagrįstas AI medicinai. Ją sukūrė „Skoltech“ kaip NTI „Neuronet“ plano dalį.
Platformoje yra trys pagrindiniai produktai:
- „CoLab“ yra bendradarbiavimo darbo vietamedicinos AI kūrimas ir sertifikavimas. Su jo pagalba komandos, startuoliai ir kitos įmonės gali kurti naujas technologijas, atlikti tyrimus, ieškoti mokslinių ar komercinių problemų sprendimų.
- 2 nuomonė – taikomųjų programų biblioteka ir žinių bazėgydytojams ir pacientams, kurie čia gaus asmenines rekomendacijas ir alternatyvią nuomonę apie diagnozę, įkeldami savo duomenis – pavyzdžiui, odos bėrimo nuotrauką ar rentgeno nuotrauką.
- „MedEducation“ yra edukacinė gydytojų dalis, kurioje gydytojams rengiamos paskaitos ir specializuoti kursai.
Platformos AI dabar atpažįsta plaučių ligas iš rentgeno spindulių ir fluorografinių vaizdų, taip pat gali nustatyti depresiją pagal MRT rezultatus. Jo galimybių sąrašas auga.
„Skoltech Communications“
Maskvos centrai yra registruoti platformojejuos. Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, Neurologijos mokslinis centras, taip pat medicinos sistemų, pagrįstų AI, kūrėjai (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Third Opinion), kūrimo komandos ir startuoliai (Z-union, EyeMoove, BioDigital , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
2020 metų gruodį „Sberbank“ ir „Skoltech“ paskelbėsusitarimas sukurti ekosistemą dirbtinio intelekto plėtrai Rusijoje. Programų ir duomenų rinkinių biblioteka, sukurta remiantis „Sber“ ir „CoBrain-Analytica“ pokyčiais, šiuo metu yra viena didžiausių Rusijoje.
Praėjusių metų gruodį „SberMedII“ ir „Skoltech“ sukurti AI pagrįsti medicininiai sprendimai buvo naudojami 16 šalies regionų.
Atkreipkite gydytojo dėmesį
Botkinas.AI yra platforma, kuri naudoja AI, kad analizuotų medicininius vaizdus: KT, MRT, mamografiją ir rentgeno spindulius. Tai padeda gydytojams: sumažina jiems tenkančią naštą ir kartu sumažina tikimybę padaryti klaidą, kuri gali kainuoti pacientui gyvybę.
Šis algoritmas nustato patologijas medicinos vaizduoseir pažymi tas sritis, į kurias gydytojas turi atkreipti ypatingą dėmesį. Gydytojas juos patikrina patvirtindamas arba paneigdamas AI analizės rezultatus - taip sistema mokosi. 2020 m. Kovo mėn. Kūrėjai į platformą įtraukė pneumonijos analizės funkciją, kuri padėjo klinikoms nustatyti pacientus, sergančius koronavirusu.
Platforma naudojama Rusijoje ir bandomajame versijojeprojektai užsienyje. Tai pirmoji (ir kol kas vienintelė) platforma, užregistruota šalyje kaip „medicinos prietaisas su 2b rizikos klasės AI technologija“: ji gali būti naudojama diagnozuojant pavojingas ligas, įskaitant vėžį. Projektas gavo CE ženklo sertifikatą, kuris yra būtinas norint patekti į Europos ir kitų šalių rinką, o planuose - Amerikos FDA (JAV maisto ir vaistų administracijos - „High -tech“) sertifikatą.
„Botkin“ kūrėjai.Dirbtinis intelektas vadinamas projekto pranašumais: didelis vaizdo analizės tikslumas ir paruošta debesų platforma, kurią galima įdiegti klinikose. Platforma jau buvo integruota į vieningą Maskvos radiologinės informacijos sistemą: nuo 2020 m. Rugpjūčio mėn. Prie paslaugos buvo prijungtos 46 medicinos organizacijos.
Platformą sudaro:
- medicinos vaizdų analizės modeliai;
- patologijos analizės rezultatų vizualizavimo įrankiai;
- tyrimų išdėstymo įrankiai;
- pritaikomos darbo eigos, skirtos dirbtinio intelekto įrankiams ir gydytojams dirbti kartu.
Botkinas.AI
Efektyvumą galima ištirti platformojeVaistai. 2020 m. Lapkritį „Petrovax“ kartu su „Intellodzhik“ pradėjo tirti „Longidaza“ poveikį pacientams, kuriems buvo atlikta COVID-19 infekcija. Tai vienas pirmųjų projektų pasaulyje, kuriame dirbtinis intelektas padeda nustatyti plaučių pažeidimo laipsnį, įskaitant laikui bėgant pacientus, kuriems buvo atliktas koronavirusas.
„CrunchBase“ duomenimis, projektas iš viso jau surinko 3,8 mln. JAV dolerių. 2020 m. Gruodžio mėn. Į „Botkin.AI“ kūrėją „Intellogic“ buvo investuota 160 mln.
Darbas su vyriausybinėmis agentūromis
Platforma „Celsus“ (bendrovės „Medical“ projektassistemos patikra “-„ Hi-tech “) padeda radiologams ir onkologams priimti medicininius sprendimus. Padedant AI, jis atpažįsta gerybinius ar piktybinius medicinos vaizdų pokyčius, nurodo jų vietą ir interpretuoja rezultatus pagal tarptautinius standartus.
Tai pirmoji programa, pagrįsta dirbtinio intelekto technologijomis, įtraukta į buitinės programinės įrangos registrą, kuri suteikia jai teisę dirbti su vyriausybinėmis agentūromis.
Departamento eksperimento metuMaskvos sveikatos priežiūros sistemos naudojant kompiuterinį matymą, Maskvos poliklinikose sistema apdorojo 50 tūkstančių mamografijos vaizdų ir 290 tūkstančių fluorografijos. Nuo 2020 m. Rugsėjo mėn. Bandomasis ir komercinis platformos paleidimas buvo įgyvendintas 13 Rusijos regionų.
UAB "Medicininės patikros sistemos"
Vaizdo analizės tikslumas yra 95% mamografijai ir 93% fluorografijai.
2020 m. Gruodžio mėn. Nacionalinio rizikos fondastechnologinė iniciatyva į projektą investavo 180 mln. Įmonė planuoja gauti sertifikatą Rusijoje ir užsienyje bei patekti į Pietryčių Azijos, Artimųjų Rytų, Afrikos ir Europos rinkas.
Aptikti tuberkuliozę
Reikia korporacijoms ir pramonės šakomsspręsti taikomąsias problemas, o mokslo organizacijos - komercializuoti savo pasiekimus. Siekiant sujungti mokslą ir verslą, buvo sukurtas NTI kompetencijos centrų tinklas. Kiekvienas iš šių centrų yra konsorciumas, į kurį įeina technologijų įmonės, Rusijos universitetai, mokslinių tyrimų organizacijos ir užsienio partneriai.
Tarp NTI kompetencijos centro naujoviųkryptis „Dirbtinis intelektas“, organizuota remiantis „Phystech“ (MIPT), yra sistema, skirta palaikyti medicininius sprendimus fluorografijos, mamografijos, kardiografijos srityse, naudojant paieškos sistemas ir gilias mašinų mokymosi technologijas. Šiuo metu sukurtas eksperimentinis sistemos pavyzdys.
Remiantis bandymų rezultatais, analizės tikslumas yra toks:
- elektrokardiografinis modulis - 83%;
- fluorografinis modulis - 86%;
- mamologinis modulis - 81%.
Platformos klientai gali būti tiek privačios medicinos, tiek mokslinių tyrimų organizacijos, tiek federalinės ir vietinės švietimo ir medicinos įstaigos.
WSSP sąsajos fragmentas. Nuotrauka: MIPT
NTI technologijų kompetencijos centrasdidelių duomenų saugojimas ir analizė „remiantis Maskvos valstybiniu universitetu, pavadintu M. V. Lomonosovas sukūrė debesų paslaugą „AntiKoh“. Paslauga, analizuojanti medicininius vaizdus naudojant AI, skelbiama debesyje, todėl prie jos gali naudotis visų lygių gydytojai Rusijoje ir užsienyje.
Kompetencijos centro diagnozių kūrimastuberkuliozės kompiuterinė tomografija 93 % tikslumu ir nuolat mokosi dėl mašininio mokymosi. Fluorografiją ji analizuoja per 0,8 sekundės, o po to pateikia rekomendacijas su klasifikacija pagal ligos variantus.
Sistema taip pat naudojama simptomams aptikti.COVID-19. Komanda sukūrė bandomąją „AntiCorona“ debesies paslaugos versiją. Tarnyba apmokyta atpažinti ligą rentgeno spinduliais ir fluorografija. Tokio tipo tyrimai yra pigesni ir prieinamesni nei KT: dažniausiai tomografai yra didelėse klinikose, o KT specialistų skaičius yra gerokai ribotas.
Sistemai apmokyti naudojome pažymėtąRentgeno nuotraukos, gautos iš JAV klinikų ir skirtos koronavirusu sergančių pacientų gydymui. Kūrėjai sulaukė teigiamų prognozių dėl COVID-19 diagnostikos patikimumo remiantis fluorografiniais vaizdais, tai aktualu, nes beveik visos Rusijos medicinos įstaigos yra aprūpintos skaitmeniniais fluorografais.
Maskvos radiacinės diagnostikos etaloniniame centreMaskvos miesto sveikatos departamento Diagnostikos ir telemedicinos centro pagrindu ir 53 Rusijos regionuose COVID-19 diagnozei naudojama AntiCorona, o tuberkuliozei diagnozuoti naudojama AntiKokh. Sprendimo dėka vien Maskvos referenciniame centre buvo apdorota daugiau nei 250 000 medicininių vaizdų.
„Sėkmingai išanalizuoti dalistyrimai viršija 99% šiais pagrindiniais rodikliais: jautrumas - 94,0%, specifiškumas - 66,0%, tikslumas - 80,0%, plotas po charakteristikos kreive - 90,0%, o tai viršija geriausius pasaulyje panašių sistemų rodiklius", - sakė Michailas Natenzonas. Maskvos valstybinio universiteto NTI Didžiųjų duomenų saugojimo ir analizės technologijų kompetencijos centro projekto „Debesų technologijos medicinos diagnostikos vaizdų apdorojimui ir interpretavimui, pagrįstos didelių duomenų analizės įrankių naudojimu“ vadovas.
„ANO NTI Platform“ spaudos tarnyba pažymėjo, kad projektai „AntiKorona“ ir „AntiKokh“ pritraukė 14 mln. rublių investicijų.
Kiti įvykiai iš Rusijos
Rusijoje vykdoma nemažai kitų projektų, susijusių su dirbtinio intelekto panaudojimu medicinoje. Kelios platformos įtrauktos į Nacionalinės technologijų iniciatyvos „Healthnet“ infrastruktūros centrą.
Webiomed platforma analizuoja anoniminius medicininius duomenis,numatyti galimą ligų ir jų komplikacijų išsivystymą asmeniniu ir gyventojų lygmeniu. 2020 m. balandžio mėn. Webiomed tapo pirmuoju dirbtinio intelekto vystymu Rusijoje, kurį Roszdravnadzor užregistravo kaip medicinos prietaisą.
Sistema analizuoja įvairius medicininius duomenispacientą, nustato rizikos veiksnius ir įtarimus susirgti, jų pagrindu sudaro prognozes, kuriose išsamiai įvertinama tikimybė susirgti įvairiomis ligomis ir paciento mirtis nuo jų. Webiomed naudoja mašininį mokymąsi, NLP technologijas (Natural Language Processing), nuspėjamąjį modeliavimą.
Projektas padės šios srities lyderiamssveikatos priežiūra ir gydytojai sumažina sergamumą ir mirtingumą taikydami nuspėjamąją analizę. Bendrovės „K-Sky“ platforma naudojama daugiau nei 70 medicinos organizacijų Rusijoje.
Savęs sveikatos patikros sistema„Biogenom“ galima rasti „Play Market“. Su jo pagalba vartotojai gali gauti analizės nuorašą, patikrinti gydymo teisingumą. Ateityje abonementas bus mokamas. „Esame įtraukti į HealthNet NTI tyrimų centro registrą, tai padidina pramonės partnerių pasitikėjimą“, – sako Aleksejus Dubasovas, „Biogenom“ generalinis direktorius. – Tai taip pat teigiamas faktorius dalyvaujant įvairiose varžybose.
Technologinės varžybos
Technologijų konkursai gali atverti ištisas pramonės šakas. Pavyzdžiui, „DARPA Grand Challenge“ dėka visame pasaulyje pasirodė dronai, o „Ansari X Prize“ pradėjo privačią astronautiką.
Norėdami laimėti tokius konkursus, turiteįveikti technologinį barjerą. Tačiau svarbiausia ne pergalė ar net didelis piniginis prizas, o tai, kad aplink varžybas kuriama bendruomenė, kuriasi naujos komandos. Tokių konkursų dalyviai kūrė rinkos ateitį: pavyzdžiui, Anthony Lewandowskis, kurio motociklas DARPA Grand Challenge 2004 metais nuo starto nukrito tris metrus, vėliau dirbo su dronais „Google“ ir „Uber“.
Anthony Levandowski
Rusijoje 2018 m. jie pradėjo serijątechnologijų konkursai „Up Great“ NTI. Tada buvo pradėti pirmieji konkursai: „Žiemos miestas“ bepilotėms transporto priemonėms ir „Pirmasis elementas“ vandenilinių kuro elementų varikliams kurti.
Technologinio konkurso „Žiemos miestas“ finalas. Nuotrauka: Vadimas Frantsevas
Dabar ruošiamasi paleisti naują technologijąkonkursas: dalyviams bus pasiūlyta sukurti dirbtiniu intelektu pagrįstą medicininių sprendimų priėmimo sistemą pilnai klinikinei diagnozei nustatyti, remiantis paciento klinikinių ir laboratorinių diagnostinių duomenų komplekso kognityvine analize ir informacija iš profesionalių medicinos žinių duomenų bazių ir klinikinių rekomendacijų. .
Dirbtinio intelekto pagrindu sukurta sistema turės naudoti visus įmanomus pacientų duomenis, visus turimus mokslininkų ir gydytojų pasiekimus, kad padėtų gydytojui nustatyti teisingą diagnozę.
Tai turėtų paskatinti naujų įmonių ir technologinių sprendimų kūrimą dirbtinio intelekto medicinoje srityje.
Rinkos situacija startuolių akimis
Verslininkai sutinka, kad dirbtinio intelekto medicinos produktais domisi tik pionieriai ir technooptimistai.
„Pažangios privačios sveikatos priežiūros organizacijosdomisi įvairių technologijų, didinančių ekonominį efektyvumą, medicininės priežiūros kokybę, gerinančių klientų aptarnavimą, diegimu“, – įsitikinęs „Biogenom“ generalinis direktorius. „Ir jiems nėra jokio skirtumo, ar ši technologija pagrįsta AI, ar tik programinės įrangos produktu.
K-Sky bendrovės (Webiomed) skaičiavimais, toksŠiuo metu Rusijoje yra mažiau nei 5% pažangių medicinos organizacijų. „Tokie klientai tradiciškai rodo didelį susidomėjimą visais naujais produktais ir bando juos naudoti“, – sako Aleksandras Gusevas, „K-Sky“ plėtros direktorius. „Palyginimui, Jungtinėse Valstijose šis skaičius jau siekia apie 70 proc.
Padėtis palaipsniui gerės.Per artimiausius trejus metus šis skaičius išaugs iki 15-20%, prognozuoja Gusevas. Tai reiškia, kad vos mažiau nei ketvirtadalis organizacijų nuolat naudos bent vieną dirbtinio intelekto produktą.
Rinkos problemos
Dirbtiniu intelektu pagrįstų platformų įkūrėjai mano, kad problemų kyla ir iš kūrėjų, ir iš klientų pusės.
Aleksandras Gusevas pažymi, kad beveik visi produktaidabar sprendžiamos tik tam tikros užduočių dalys: „Trūksta funkcionalumo, bloga integracija su esamomis medicinos informacinėmis sistemomis ir kitais pagrindiniais medicinos organizacijos darbo automatizavimo produktais. Todėl jų naudingumas kliento akyse vis dar ribotas. Problemą galima išspręsti plėtojant sistemų galimybes, stiprinant komandas, investuojant į plėtrą. Tačiau tai trukdo skaidrių ir suprantamų pinigų gavimo schemų trūkumas.
„Rinka gausu įvairios kokybės startuolių, -sako Artiomas Kapninskis, projekto Celsus įkūrėjas. – Jeigu kalbėtume apie konkurentus, tai galima būtų prisiminti Maskvos miesto eksperimentą dėl AI įdiegimo radiologijoje, kuris sudeda visus taškus ant i. Kai eksperimentas dar tik buvo planuojamas, buvo pakviesta 140 įmonių, atsiliepė 40-50. Dėl to po visų vertinimo ir funkcijų testavimo etapų iki metų pabaigos liko tik 15 įmonių. Šiemet Sveikatos apsaugos departamente vykusiame posėdyje paskelbta, kad eksperimentas pratęstas iki 2021 m. Išsiuntėme pasiūlymus 180 kompanijų visame pasaulyje, atsakėme.Iš tiesų, yra labai mažai įmonių, turinčių gatavą produktą, kurį būtų galima pritaikyti ir išbandyti. Tokia rinkos tendencija: daugelis įmonių investuoja į rinkodaros fondus, kuriuos pritraukia iš investuotojų, ir stengiasi ne tobulinti savo produktą, o pritraukti naujų investicijų.
Įgyvendinti AI projektus, regioniniusreferencinių centrų, kurie užsiimtų radiacijos tyrimų kokybės gerinimu, sako Michailas Natenzonas, AntiCorona ir AntiKokh projektų kūrėjų komandos vadovas. Tačiau daugumoje regionų tokių centrų nėra, nes nėra pakankamai biudžeto lėšų jų kūrimui ir apmokyto medicinos bei techninio personalo referenciniams centrams.
„Kurti referencinius centrus regionamsbūtina padėti jų projektavimui, reglamentuojančiam jų darbo palaikymui, užtikrinant ekonominį jų veikimo efektyvumą“, – sakė Natenzonas. Šias užduotis gali išspręsti Maskvos valstybinio universiteto NTI Didžiųjų duomenų saugojimo ir analizės technologijų kompetencijos centro projekto „Debesų technologijos medicinos diagnostikos vaizdams apdoroti ir interpretuoti, naudojant didžiųjų duomenų analizės įrankius“ kūrėjų komanda.
Dirbtinio intelekto ateitis medicinoje
Analitikai prognozuoja, kad metinis augimo tempasdirbtinio intelekto rinka medicinoje iki 2022 m. sudarys apie 70 proc. „Anksti 2015 m. atlikta „HealthNet NTI“ rinkos plėtros analizė parodė, kad vienas perspektyviausių yra skaitmeninių technologijų segmentas, apimantis mašininio mokymosi ir dirbtinio intelekto algoritmų kūrimą ir diegimą klinikinėje praktikoje, o tai atsispindėjo veiksmų plane ir atsispindėjo ne tik parama daugeliui projektų. , bet ir ekosistemos kūrimas“, – patvirtina NTI HealthNet darbo grupės vadovo pavaduotojas Michailas Samsonovas. – COVID-19 pandemija šią tendenciją tik paspartino ir davė didžiulį postūmį tiriant pacientus gautų struktūrinių duomenų rinkimo ir analizės plėtrai. Kitame etape tikimės dar sudėtingesnių problemų sprendimo medicinos sprendimų priėmimo srityje, taip pat efektyvesnės nestruktūrizuotų duomenų analizės.
NTI remiamais projektais pasinaudojo daugelis klinikų visoje šalyje, padėdami gydytojams nepraleisti pacientų, kuriems yra koronaviruso simptomų.
Vyksta tokių projektų kūrimas ir rėmimaspagal Helsnet ir Neuronet kelių žemėlapius. Planuojama, kad iki 2035 metų į 70 geriausių pasaulio įmonių pagal pardavimus turėtų patekti penkios šios rinkos segmentuose veikiančios įmonės iš Rusijos. O pagal Nacionalinę DI plėtros iki 2030 metų strategiją, sąlygų DI naudojimui sveikatos priežiūros srityje sudarymas yra vienas iš pagrindinių uždavinių, gerinant gyventojų gyvenimo lygį.
Rinkoje jau yra nemažai įmonių, kuriosgali patekti į geriausiųjų pasaulyje sąrašą ir atsiras naujų projektų. Tam yra pagrindas – esamos AI platformos, kurias parėmė Nacionalinė technologijų iniciatyva. Taip pat naujais sprendimais bus kuriami NTI kompetencijų centrai, kuriuose kartu dirba mokslas ir verslas, ir technologijų konkurso dalyviai, kurie paskatins bendruomenės plėtrą ir naujų komandų kūrimą.
Taip pat žiūrėkite:
Uranas gavo keisčiausios Saulės sistemos planetos statusą. Kodėl?
Fizikai sukūrė juodosios skylės analogą ir patvirtino Hawkingo teoriją. Kur jis veda?
Abortas ir mokslas: kas nutiks gimdantiems vaikams