Pandemi sırasında Rus tıbbı dijitale geçiş yaptı. Örneğin Moskova United'da
Bu süreç pandemiden önce de başlamıştı.Vektörleri, Ulusal Teknoloji Girişimi (NTI) HealthNet ve NeuroNet'in yol haritalarında özetlenmiştir. Yapay zekaya dayalı platformlar, doktorların teşhis koymasına, hastaların alternatif görüş alabilmesine ve geliştiricilerin yapay zekayı kullanan araçları kullanarak yeni tıbbi hizmetler oluşturmasına yardımcı olacak. Bunlar arasında CoBrain-Analytics, Botkin.AI, Celsus'un yanı sıra NTI yeterlilik merkezlerindeki gelişmeler de yer alıyor. Gelecekte teknoloji yarışmasının başlatılmasıyla yeni çözümler üretilebilir.
MRI ile depresyonu tanımlayın
CoBrain-Analytics, aşağıdaki özelliklere sahip bir platformdur:AI kullanarak, doktorların zamandan tasarruf etmesine ve teşhis kalitesini artırmasına yardımcı olur ve geliştiriciler tıp için AI'ya dayalı yeni hizmetler oluşturur. Skoltech tarafından NTI Neuronet yol haritasının bir parçası olarak geliştirilmiştir.
Platformda üç ana ürün var:
- CoLab, aşağıdakiler için ortak bir çalışma alanıdır:tıbbi yapay zekanın geliştirilmesi ve sertifikalandırılması. Yardımıyla ekipler, girişimler ve diğer şirketler yeni teknolojiler yaratabilir, araştırma yapabilir, bilimsel veya ticari sorunlara çözüm arayabilir.
- 2. görüş - uygulama kütüphanesi ve bilgi tabanıBurada kendi verilerini (örneğin deri döküntüsü fotoğrafı veya röntgen fotoğrafı) yükleyerek kişisel tavsiyeler ve teşhislerine ilişkin alternatif görüş alacak doktorlar ve hastalar için.
- MedEducation, doktorlar için derslerin ve özel kursların sunulduğu doktorlar için bir eğitim parçasıdır.
Platformdaki AI artık akciğer hastalıklarını X ışınlarından ve florografik görüntülerden tespit ediyor ve ayrıca MRI sonuçlarına göre depresyonu da tespit edebiliyor. Yeteneklerinin listesi büyüyor.
Skoltech Communications
Moskova merkezleri platforma kayıtlıonları. Burdenko, Vishnevsky, Ryzhikh, Kulakova, Solovyova, Pirogova, Bilimsel Nöroloji Merkezi ve yapay zekaya dayalı tıbbi sistem geliştiricileri (Care Mentor AI, PhthisisBioMed, Third Opinion), geliştirme ekipleri ve girişimler (Z-union, EyeMoove, BioDigital , Biogenom, Kleiber bionis, Sensorylab, MDink, Unim).
Aralık 2020'de Sberbank ve Skoltech,Rusya'da yapay zekanın gelişimi için bir ekosistem yaratma anlaşması. Sber ve CoBrain-Analytica projesindeki gelişmeler temelinde oluşturulan uygulama ve veri setleri kütüphanesi şu anda Rusya'nın en büyüklerinden biridir.
Geçen yıl Aralık ayı itibarıyla, SberMedII ve Skoltech tarafından oluşturulan AI tabanlı tıbbi çözümler ülkenin 16 bölgesinde kullanıldı.
Bir doktorun dikkatini çekin
Botkin.AI, tıbbi görüntüleri analiz etmek için AI kullanan bir platformdur: CT, MRI, mamografi ve X-ışınları. Doktorlara yardımcı olur: üzerlerindeki yükü azaltır ve aynı zamanda hastanın hayatına mal olabilecek bir hata yapma şansını azaltır.
Algoritma, tıbbi görüntülerde patolojileri bulurve doktorun daha fazla dikkat etmesi gereken alanları işaretler. Doktor, AI analizinin sonuçlarını onaylayarak veya reddederek bunları kontrol eder - sistem bu şekilde öğrenir. Mart 2020'de geliştiriciler platforma pnömoni analizi işlevselliği ekleyerek kliniklerin koronavirüslü hastaları belirlemesine yardımcı oldu.
Platform Rusya'da ve pilot olarak kullanılıyoryurtdışında projeler. Bu, ülkede "risk sınıfı 2b AI teknolojisine sahip tıbbi cihaz" olarak kayıtlı ilk (ve şimdiye kadar tek) platformdur: kanser dahil tehlikeli hastalıkların teşhisinde kullanılabilir. Proje, Avrupa ve diğer ülkelerin pazarına girmek için gerekli olan CE İşareti sertifikasını ve planlarda - Amerikan FDA'sından (ABD Gıda ve İlaç Dairesi - "Yüksek teknoloji") bir sertifika aldı.
Botkin geliştiricileri.Yapay zeka, projenin avantajları olarak adlandırılıyor: görüntü analizinin yüksek doğruluğu ve kliniklerde kullanılabilecek hazır bir bulut platformunun varlığı. Platform halihazırda Moskova Birleşik Radyolojik Bilgi Sistemi ile entegre edilmiştir: Ağustos 2020 itibariyle 46 tıp kuruluşu hizmete bağlanmıştır.
Platform şunları içerir:
- tıbbi görüntülerin analizi için modeller;
- patoloji analizinin sonuçlarını görselleştirmek için araçlar;
- araştırma işaretleme araçları;
- AI araçlarının ve doktorların birlikte çalışması için özelleştirilebilir iş akışları.
Botkin.AI
Platform üzerinde verimlilik araştırılabilirilaçlar. Kasım 2020'de Petrovax, Intellodzhik ile birlikte COVID-19 geçiren hastalar arasında Longidaza'nın etkisini test etmeye başladı. Bu, yapay zekanın akciğer hasarının derecesini belirlemeye yardımcı olduğu dünyadaki ilk projelerden biridir - zaman içinde koronavirüs geçiren hastalar da dahil.
CrunchBase'e göre proje şimdiden toplam 3,8 milyon dolar topladı. 2020 Aralık ayında Botkin.AI'nin geliştiricisi Intellogic'e 160 milyon ruble yatırım yapıldı.
Devlet kurumlarıyla çalışın
Platform "Celsus" ("Medikal şirket projesi"sistem taraması "-" Hightech ") radyologların ve onkologların tıbbi kararlar almasına yardımcı olur. AI yardımıyla tıbbi görüntülerdeki iyi huylu veya kötü huylu değişiklikleri tanır, konumlarını belirtir ve sonuçları uluslararası standartlara göre yorumlar.
Bu, Yerel Yazılım Kayıtlarında yer alan ve ona devlet kurumlarıyla çalışma hakkı veren AI teknolojilerine dayanan ilk programdır.
Bölümün deneyi sırasındaMoskova'nın bilgisayarlı görme kullanımıyla ilgili sağlık hizmetleri, Moskova polikliniklerinde 50 bin mamografi görüntüsü ve 290 bin florografi işledi. Eylül 2020 itibarıyla platformun pilot ve ticari lansmanları Rusya'nın 13 bölgesinde uygulandı.
LLC "Tıbbi Tarama Sistemleri"
Görüntü analizinin doğruluğu mamografi için %95, florografi için ise %93'tür.
Aralık 2020'de National Venture Fundteknolojik girişim projeye 180 milyon ruble yatırım yaptı. Şirket, Rusya'da ve yurtdışında sertifika almayı ve Güneydoğu Asya, Orta Doğu, Afrika ve Avrupa pazarlarına girmeyi planlıyor.
Tüberkülozu tespit edin
Kurumların ve endüstrilerin ihtiyacıuygulamalı problemleri ve bilimsel organizasyonları çözmek - gelişimlerini ticarileştirmek. Bilim ve iş dünyası arasındaki bağlantı için bir NTI Yetkinlik Merkezleri ağı oluşturuldu. Bu merkezlerin her biri, teknoloji şirketlerini, Rus üniversitelerini, araştırma kuruluşlarını ve yabancı ortakları içeren bir konsorsiyumdur.
NTI Yetkinlik Merkezindeki gelişmeler arasındaPhystech (MIPT) temelinde düzenlenen "Yapay Zeka" yönü, arama motorları ve derin makine öğrenme teknolojileri kullanılarak florografi, mamografi, kardiyografi alanında tıbbi kararları destekleyen bir sistem var. Şu anda, sistemin deneysel bir örneği oluşturulmuştur.
Test sonuçlarına göre analizin doğruluğu:
- elektrokardiyografik modül -% 83;
- florografik modül -% 86;
- mamolojik modül -% 81.
Platformun müşterileri hem özel tıp ve araştırma kuruluşları, hem de federal ve yerel eğitim ve tıp kurumları olabilir.
WSSP arayüzünün parçası. Fotoğraf: MIPT
NTI Teknoloji Yetkinlik MerkeziM.V. adını taşıyan Moskova Devlet Üniversitesi temelinde "büyük verilerin depolanması ve analizi" Lomonosov, bir bulut hizmeti "AntiKoh" geliştirdi. Yapay zeka kullanarak tıbbi görüntüleri analiz eden hizmet bulutta yayınlanıyor, böylece Rusya ve yurtdışındaki her seviyeden doktorun buna erişimi var.
Yetkinlik Merkezi teşhislerinin geliştirilmesiBT'de tüberküloz% 93 doğrulukla ve makine öğreniminin kullanımı sayesinde sürekli öğreniyor. Florografiyi 0,8 saniyede analiz ediyor, ardından hastalığın varyantlarına göre bir sınıflandırma ile öneriler veriyor.
Sistem ayrıca semptomları tespit etmek için kullanılırCOVID-19. Ekip, AntiCorona bulut hizmetinin pilot bir sürümünü oluşturdu. Servis, hastalığın röntgen ve florografide tanınması için eğitilmiştir. Bu tür incelemeler BT'den daha ucuzdur ve daha erişilebilirdir: genellikle tomografiler büyük kliniklerde bulunur ve BT uzmanlarının sayısı önemli ölçüde sınırlıdır.
Sistemi eğitmek için işaretli kullandıkABD kliniklerinden alınan ve koronavirüslü hastaların tedavisine odaklanan röntgen görüntüleri. Geliştiriciler, florografik görüntülere dayanan COVID-19 teşhisinin güvenilirliği hakkında olumlu tahminler aldı, bu konuyla ilgili, çünkü Rusya'daki neredeyse tüm tıp kurumları dijital florograflarla donatılmıştır.
Moskova radyasyon teşhisi referans merkezindeMoskova Şehir Sağlık Departmanının Teşhis ve Teletıp Merkezi temelinde ve Rusya'nın 53 bölgesinde, COVID-19'u teşhis etmek için AntiCorona ve tüberkülozu teşhis etmek için AntiKokh kullanılır. Çözüm sayesinde yalnızca Moskova referans merkezinde 250.000'den fazla tıbbi görüntü işlendi.
"Başarıyla analiz edilenlerin oranıMikhail Natenzon, aşağıdaki ana göstergelerle çalışmalar% 99'u aşıyor: duyarlılık -% 94,0, özgüllük -% 66,0, doğruluk -% 80,0, karakteristik eğrinin altındaki alan -% 90,0, benzer sistemlerin en iyi dünya göstergelerini aşıyor ", dedi, Moskova Devlet Üniversitesi NTI Büyük Veri Depolama ve Analiz Teknolojileri Yetkinlik Merkezi'nin "Büyük veri analizi araçlarının kullanımına dayalı tıbbi teşhis görüntülerinin işlenmesi ve yorumlanması için bulut teknolojileri" projesinin başkanı.
ANO "NTI Platformu" basın servisi, "AntiKorona" ve "AntiKokh" projelerinin 14 milyon ruble yatırım çektiğini kaydetti.
Rusya'dan diğer gelişmeler
Rusya'da tıpta yapay zekanın kullanımıyla ilgili bir dizi başka proje var. Çeşitli platformlar, Helsnet Ulusal Teknoloji Girişimi Altyapı Merkezi'nin bir parçasıdır.
Webiomed platform anonimleştirilmiş tıbbi verileri analiz eder,kişisel ve nüfus düzeyinde olası hastalık gelişimini ve komplikasyonlarını tahmin etmek. Nisan 2020'de Webiomed, Roszdravnadzor tarafından tıbbi cihaz olarak tescil edilen Rusya'daki ilk AI geliştirmesi oldu.
Sistem çeşitli tıbbi verileri analiz ederhasta, risk faktörlerini ve hastalık şüphelerini tanımlar, çeşitli hastalıkların gelişme olasılığının ve hastanın bunlardan ölümünün kapsamlı bir değerlendirmesini içeren temel tahminler oluşturur. Webiomed, makine öğrenimi, NLP teknolojileri (Doğal Dil İşleme), tahmine dayalı modelleme kullanır.
Proje sahadaki liderlere yardımcı olacaksağlık hizmetleri ve doktorlar tahmine dayalı analitik yoluyla morbidite ve mortaliteyi azaltır. K-Sky şirketinin platformu, Rusya'da 70'den fazla tıbbi kuruluşta kullanılmaktadır.
Kendi kendine sağlık tarama sistemiBiogenom, Play Market'te mevcuttur. Kullanıcılar yardımı ile bir analiz metni alabilir, tedavinin doğruluğunu kontrol edebilir. Abonelik gelecekte ödenecektir. Biogenom CEO'su Alexey Dubasov, "HealthNet NTI Araştırma Merkezi siciline dahil olduk, bu gerçek endüstriyel ortakların güvenini artırıyor" diyor. "Çeşitli yarışmalara katılırken de olumlu bir faktör."
Teknolojik yarışmalar
Teknoloji yarışmaları tüm endüstrileri açabilir. Örneğin, DARPA Büyük Mücadelesi sayesinde, dronlar dünya çapında ortaya çıktı ve Ansari X Ödülü özel astronotiği başlattı.
Bu tür yarışmaları kazanmak için şunları yapmalısınızteknolojik engelin üstesinden gelin. Ancak asıl önemli olan bir zafer veya hatta büyük bir nakit para ödülü değildir, ancak rekabet etrafında bir topluluk kurulduğu için yeni takımlar yaratılmaktadır. Bu tür yarışmalara katılanlar, pazarın geleceğini yarattı: örneğin, 2004'teki DARPA Grand Challenge'daki motosikleti başlangıçtan üç metre sonra düşen Anthony Lewandowski, ardından Google ve Uber'de drone'lar üzerinde çalıştı.
Anthony Levandowski
Rusya'da 2018'de bir dizi başlattılarteknoloji yarışmaları NTI içinde Up Great. Ardından ilk yarışmalar başlatıldı: İnsansız araçlar için "Kış Şehri" ve hidrojen yakıt hücreli motorların oluşturulması için "İlk Eleman".
"Winter City" teknolojik yarışmasının finali. Fotoğraf: Vadim Frantsev
Şimdi yeni bir teknolojiyi piyasaya sürmeye hazırlanıyorrekabet: katılımcılara, bir hastanın klinik ve laboratuvar tanı verilerinden oluşan bir kompleksin bilişsel analizine ve tıbbi bilgi ve klinik önerilerin profesyonel veri tabanlarından alınan bilgilere dayalı olarak eksiksiz bir klinik tanı koymak için yapay zeka tabanlı bir tıbbi karar verme sistemi oluşturmaları önerilecektir. .
Yapay zeka tabanlı sistem, doktorun doğru teşhisi koymasına yardımcı olmak için olası tüm hasta verilerini, bilim adamlarının ve doktorların mevcut tüm gelişmelerini kullanmak zorunda kalacak.
Bu, tıpta yapay zeka alanında yeni şirketlerin ve teknolojik çözümlerin yaratılmasına yol açmalıdır.
Startupların gözünden pazar durumu
Girişimciler, yapay zeka tıbbi ürünlerine yalnızca öncülerin ve tekno-iyimserlerin ilgisi olduğu konusunda hemfikir.
"Gelişmiş özel sağlık kuruluşlarıekonomik verimliliği, tıbbi bakım kalitesini artıran, müşteri hizmetlerini iyileştiren çeşitli teknolojilerin tanıtılmasıyla ilgileniyorlar - Biogenom CEO'su ikna oldu. "Ve bu teknolojinin yapay zekaya mı yoksa sadece bir yazılım ürününe mi dayandığının onlar için hiçbir önemi yok."
K-Sky şirketinin (Webiomed) tahminlerine göre,Şu anda Rusya'da gelişmiş tıbbi kuruluşların %5'inden azı var. K-Sky geliştirme direktörü Alexander Gusev, "Bu tür müşteriler geleneksel olarak tüm yeni ürünlere büyük ilgi gösteriyor ve bunları kullanmaya çalışıyor" diyor. "Karşılaştırma yapmak gerekirse, Amerika Birleşik Devletleri'nde bu rakam zaten %70 civarında."
Durum yavaş yavaş iyileşecek.Gusev, önümüzdeki üç yıl içinde bu rakamın% 15-20'ye çıkacağını tahmin ediyor. Yani, kuruluşların dörtte birinden biraz daha azı sürekli olarak en az bir AI tabanlı ürün kullanacaktır.
Pazar sorunları
Yapay zeka tabanlı platformların kurucuları, hem geliştiriciler tarafında hem de müşteriler tarafında sorunlar olduğuna inanıyor.
Alexander Gusev, neredeyse tüm ürünlerinşimdi görevlerin sadece belirli kısımları çözülüyor: “Bir tıbbi organizasyonun çalışmasını otomatikleştirmek için işlevsellik eksikliği, mevcut tıbbi bilgi sistemleriyle ve diğer temel ürünlerle zayıf entegrasyon var. Bu nedenle, müşteri gözünde faydaları hala sınırlıdır. " Sistemlerin yeteneklerini geliştirerek, ekipleri güçlendirerek ve geliştirmeye yatırım yaparak sorun çözülebilir. Ancak bu, şeffaf ve anlaşılır para kazanma planlarının olmaması nedeniyle engelleniyor.
"Pazar, farklı kalitede girişimler açısından zengindir, -Celsus projesinin kurucu ortağı Artyom Kapninsky diyor. - Rakipler hakkında konuşursak, Moskova şehrinin, yapay zekanın radyolojiye girmesi üzerine tüm noktaları i. Deney henüz planlanırken, 140 şirket davet edildi, 40-50 yanıt verdi. Sonuç olarak, tüm değerlendirme ve fonksiyonel test aşamalarından sonra yıl sonuna kadar sadece 15 şirket vardı. Bu yıl Sağlık Bakanlığı'nda yapılan bir toplantıda deneyin 2021'e kadar uzatıldığı açıklandı. Dünya çapında 180 şirkete teklif gönderdik, yanıt verdik 12. Aslında, uygulama ve test için düşünülebilecek bitmiş bir ürünü olan çok az şirket var. Bu bir pazar eğilimi: birçok şirket, yatırımcılardan çektikleri pazarlama fonlarına yatırım yapıyor ve ürünlerini iyileştirmek için değil, yeni yatırımları çekmek için çalışıyor. "
AI projelerini uygulamak için, bölgeselAntiCorona ve AntiKokh projelerinin geliştiricileri ekibinin başı olan Mikhail Natenzon, radyasyon çalışmalarının kalitesini iyileştirmekle meşgul olacak referans merkezlerini söylüyor. Ancak çoğu bölgede bu tür merkezler yoktur, çünkü bunların oluşturulması için yeterli bütçe fonu ve referans merkezleri için eğitimli tıbbi ve teknik personel yoktur.
"Bölgeler için referans merkezleri oluşturmakNatenzon, tasarımlarına yardımcı olmak, çalışmalarına düzenleyici destek sağlamak, operasyonlarının ekonomik verimliliğini sağlamak için gerekli ”dedi. Bu görevler, Moskova Devlet Üniversitesi'ndeki Büyük Veri Depolama ve Analiz Teknolojileri NTI Yetkinlik Merkezi'nin "Büyük veri analiz araçlarının kullanımına dayalı tıbbi teşhis görüntülerinin işlenmesi ve yorumlanması için bulut teknolojileri" projesinin geliştirici ekibi tarafından çözülebilir.
Tıpta yapay zekanın geleceği
Analistler, yıllık büyüme oranının2022 yılına kadar tıpta yapay zeka pazarı yaklaşık% 70'lik bir paya sahip olacak. “HealthNet NTI pazarının 2015'teki gelişiminin erken bir analizi, en umut verici olanlardan birinin, yol haritasına yansıyan makine öğrenimi ve yapay zeka algoritmalarının klinik uygulamaya dönüştürülmesi ve uygulanması da dahil olmak üzere dijital teknoloji segmenti olduğunu gösterdi ve NTI HealthNet çalışma grubu başkan yardımcısı Mikhail Samsonov, sadece bir dizi projenin desteğine değil, aynı zamanda bir ekosistemin oluşturulmasına da yansıdı. - COVID-19 salgını bu eğilimi yalnızca hızlandırdı ve hastaların incelenmesinden elde edilen yapılandırılmış verilerin toplanması ve analizinin geliştirilmesine büyük bir ivme kazandırdı. Bir sonraki aşamada, tıbbi karar verme alanındaki daha karmaşık sorunları ve yapılandırılmamış verilerin daha etkili analizini çözmeyi umuyoruz. "
NTI destekli projeler, ülke çapında birçok klinik tarafından doktorların koronavirüs semptomları olan hastaları kaçırmamasına yardımcı olmak için kullanıldı.
Bu tür projelerin geliştirilmesi ve desteği devam ediyorHelsnet ve Neuronet yol haritalarına göre. 2035 yılına kadar bu pazarın segmentlerinde faaliyet gösteren Rusya'dan 5 firmanın dünyadaki satış açısından ilk 70 firma arasına girmesi planlanıyor. 2030'a kadar Ulusal Yapay Zeka Geliştirme Stratejisine göre, sağlık hizmetlerinde yapay zekanın kullanılması için koşullar yaratmak, nüfusun yaşam standartlarını iyileştirmenin temel görevlerinden biridir.
Piyasada halihazırdadünyanın en iyileri listesine girebilir ve yeni projeler ortaya çıkacaktır. Ulusal Teknoloji Girişimi'nden destek alan mevcut AI platformları şeklinde bunun için bir temel var. Ayrıca, yeni çözümler, bilim ve iş dünyasının birlikte çalıştığı NTI yetkinlik merkezleri ve topluluk gelişimine ve yeni ekiplerin oluşturulmasına yol açacak bir teknoloji yarışmasına katılımcılar yaratacaktır.
Ayrıca bakınız:
Uranüs, güneş sistemindeki en garip gezegen statüsünü aldı. Neden?
Fizikçiler bir kara deliğin benzerini yarattılar ve Hawking'in teorisini doğruladılar. Nereye götürür?
Kürtaj ve bilim: doğum yapacak çocuklara ne olacak