Algoritmo de AI detecta patologia em imagens fluorográficas em 30 segundos

Um experimento sobre o uso de tecnologias inovadoras na área de visão computacional para análise

imagens médicas foram realizadas por especialistasComplexo de desenvolvimento social de Moscou, departamento de tecnologia da informação em conjunto com o Centro de Diagnóstico e Telemedicina de Moscou e o Departamento de Saúde.

Plataforma para automação completaa pesquisa fluorográfica no Instituto de Inteligência Artificial de uma universidade russa de TI tornou-se líder no uso de tecnologias inovadoras no campo da visão computacional. Eles foram usados ​​para analisar imagens médicas e utilizá-las posteriormente no sistema de saúde de Moscou.

Especialistas do Instituto de Inteligência Artificialdesenvolveu a plataforma AI RADIOLOGY. Analisa imagens médicas de raios X e identifica diversas patologias pulmonares, incluindo pneumonia, tuberculose, neoplasias, pneumotórax e outras. A rede neural foi treinada em imagens médicas obtidas de organizações de saúde da República do Tartaristão. Esses sistemas automáticos de análise de imagens reduzem a carga de trabalho dos radiologistas e o número de patologias perdidas.

O serviço opera na nuvem da Innopolis University epode ser integrado com qualquer organização médica. O processo de processamento da imagem, emissão e envio dos resultados leva 30 segundos. O serviço identifica 96% dos estudos com patologias, a equipe da universidade de TI está trabalhando para melhorar a precisão do algoritmo. O serviço está conectado ao sistema ERIS EMIAS em Moscou, graças ao qual os médicos têm acesso à maioria das organizações médicas na capital da Rússia.

“Projeto de reconhecimento de patologias de órgãostórax usando imagens de raios X é o primeiro projeto da Universidade de Innopolis na área de tecnologias de inteligência artificial”, diz Ramil Kuleev, diretor do Instituto de Inteligência Artificial. — Há mais de seis anos que nos dedicamos a trabalhos de investigação, participamos em concursos internacionais, desenvolvemos e aumentámos as nossas competências. A complexidade da inteligência artificial reside na solução competente de muitos problemas, em cada um dos quais os mínimos detalhes afetam significativamente o resultado final: a formação de um conjunto de dados, o desenvolvimento de algoritmos, a organização da infraestrutura para desenvolvimento e testes.”

“O componente mais importante é o conjunto de dados ouamostra de treinamento, que deve ser equilibrada e o mais adequada possível aos dados sobre os quais o serviço deverá trabalhar em condições reais, conclui Kuleev. — Graças à estreita cooperação com organizações médicas da República do Tartaristão, conseguimos criar esse conjunto de dados. E, claro, o fator chave são as pessoas. Nossa equipe é formada por verdadeiros profissionais, envolvidos no projeto e focados em resultados. A participação em tal experimento é uma oportunidade para obtermos uma avaliação objetiva da comunidade de especialistas e avaliar as capacidades do serviço em condições reais com um grande fluxo de pesquisa.”

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