AI algoritms fluorogrāfiskajos attēlos nosaka patoloģiju 30 sekundēs

Eksperiments par inovatīvu tehnoloģiju izmantošanu datorredzes jomā analīzei

medicīnisko attēlveidošanu veica speciālistiMaskavas sociālās attīstības komplekss, informācijas tehnoloģiju nodaļa kopā ar Maskavas Diagnostikas un telemedicīnas centru un Veselības departamentu.

Platforma pilnīgai automatizācijaifluorogrāfiskie pētījumi Krievijas IT universitātes Mākslīgā intelekta institūtā ir kļuvuši par līderi inovatīvu tehnoloģiju izmantošanā datorredzes jomā. Tie tika izmantoti, lai analizētu medicīniskos attēlus un turpmāk tos izmantotu Maskavas veselības aprūpes sistēmā.

Mākslīgā intelekta institūta ekspertiizstrādāja AI RADIOLOGY platformu. Tā analizē medicīniskos rentgena attēlus un identificē dažādas plaušu patoloģijas, tostarp pneimoniju, tuberkulozi, jaunveidojumus, pneimotoraksu un citas. Neironu tīkls tika apmācīts, izmantojot medicīniskos attēlus, kas iegūti no Tatarstānas Republikas veselības aprūpes organizācijām. Šādas automātiskās attēlu analīzes sistēmas samazina radiologu noslogotību un samazina neatbildēto patoloģiju skaitu.

Pakalpojums darbojas Innopolis Universitātes unvar integrēt ar jebkuru medicīnas organizāciju. Attēla apstrādes, rezultātu izsniegšanas un nosūtīšanas process ilgst 30 sekundes. Dienests identificē 96% pētījumu ar patoloģijām, IT universitātes komanda strādā, lai uzlabotu algoritma precizitāti. Pakalpojums ir saistīts ar ERIS EMIAS sistēmu Maskavā, pateicoties kurai ārstiem ir piekļuve lielākajai daļai Krievijas galvaspilsētas medicīnas organizāciju.

“Orgānu patoloģiju atpazīšanas projektskrūtis, izmantojot rentgena attēlus, ir pirmais Innopolisas universitātes projekts mākslīgā intelekta tehnoloģiju jomā,” stāsta Mākslīgā intelekta institūta direktors Ramils ​​Kulejevs. — Vairāk nekā sešus gadus esam nodarbojušies ar pētniecisko darbu, piedalījušies starptautiskos konkursos, attīstījuši, cēluši savas kompetences. Mākslīgā intelekta sarežģītība slēpjas daudzu problēmu kompetentā risināšanā, katrā no kurām mazākās detaļas būtiski ietekmē gala rezultātu: datu kopas veidošana, algoritmu izstrāde, infrastruktūras organizēšana izstrādei un testēšanai.

“Svarīgākā sastāvdaļa ir datu kopa vaiapmācību paraugs, kam jābūt sabalansētam un maksimāli adekvātam datiem, uz kuriem dienestam būs jāstrādā reālos apstākļos, secina Kuļejevs. — Pateicoties ciešai sadarbībai ar Tatarstānas Republikas medicīnas organizācijām, mēs varējām izveidot šādu datu kopu. Un, protams, galvenais faktors ir cilvēki. Mūsu komanda ir īsti profesionāļi, kas ir iesaistīti projektā un orientēti uz rezultātu. Piedalīšanās šādā eksperimentā mums ir iespēja iegūt objektīvu ekspertu kopienas vērtējumu un ar lielu pētījumu plūsmu reālos apstākļos novērtēt dienesta iespējas.”

Lasīt vairāk

Tika izveidota pirmā precīzā pasaules karte. Kas vainas visiem pārējiem?

Zinātnieki ir atšifrējuši dīvainus signālus no kosmosa

Klimata pārmaiņas ir nobīdījušas Zemes asi

Pneimotorakss ir gaisa klātbūtnepleiras dobums, kur tas nonāk plaušu vai krūšu sienas bojājumu dēļ. Gaiss pleiras dobumā saspiež plaušas, kas izraisa gāzes apmaiņas pasliktināšanos.