Moskovski eksperiment za testiranje inovativnih medicinskih usluga otvara put do naprednih tehnologija.
Tehnologije AI aktivno razvijaju i nude rješenja za mnoga područja ekonomije i društvenog života. Posebnu potrebu za digitalnim asistentima očituje se tokom koronavirus pandemije u medicinskoj industriji. Mnogi programeri vode svoje napore za stvaranje projekata za korištenje klinika u praktičnom radu. Ali iz teorijskih studija, nove ideje za "obvezujući ih na terenu", za praktičnu upotrebu, ljekari su uvijek imali veliku privremenu udaljenost. Za uspješan razvoj digitalne medicine, bilo je potrebno smanjiti ovaj period, razviti dobre mogućnosti za testiranje njihovih prijedloga praktičarima, na temelju stvarnih podataka o pacijentima, u suočanju specifične medicinske institucije.
Pionir u pružanju takvih mogućnosti za uvođenje novih tehnologija u praksi medicine bili su Moskvu.
Moskovski zdravstveni sistem pruža eksperiment o korištenju tehnologija računarske vizije u radiologiji. Inicijatori i organizatori eksperimenta bili su kompleks društvenog razvoja kapitala, IT odeljenja i Ministarstvo zdravlja. Medicinske IT usluge zasnovane na umjetnoj inteligenciji (ii) pomogli su radiolozima u analizi slika i dijagnoza.
Algoritmi AI integrirani su u jedinstveni medicinski informatički i analitički sistem (EMIAS). Analizirali su sljedeće studije:
- Rendgenska dijagnostika;
- Računarska tomografija;
- Fluorografija
- Mamografija.
Mašina je vrlo brzo ručila snimke, bukvalno za nekoliko minuta dao sam zaključak i stavio preliminarne dijagnoze. To je uvelike olakšao rad ljekara i istovario ih iz rutinskog rada. Tokom pandemijskog perioda HID-19, količina radiologa je nekoliko puta porastao. I II je pomoć ispostavilo se kao način kao.
Sergej Morozov, direktor Centra za dijagnostiku i telemedicinu, napominje da je eksperiment bio veliki. U njemu su učestvovale više od 20 kompanija. Ukupno je prerađeno i analiziralo je i analizirano više od jedne i pol medicinskih slika i slika. 1,5 miliona studija. Tokom eksperimenta razjavljen je proces automatske prerade medicinskih podataka.
Za metropolitan eksperiment programeri su stvorili 38 usluga zasnovanih na AI za analizu 10 istraživačkih vrsta. Pregled računarskih usluga Predložena nega Mentor AI (CarentureiaiAI LLC). Dva razvoja su već korištena u praksi rada moskovskih bolnica.
- Radioskrivanje patologija grudnog organa omogućava dijagnosticiranje pneumonije, raka, tuberkuloze. To su najopasnija društvena bolesti koja su važna da vide u početnim fazama za naknadno efikasno liječenje. Usluga analizira slike dobivene iz rendgenskih uređaja klinike. Zatim lokalizira patološko zemljište organa, ukazuje na tačnu lokaciju i veličinu patologije. Ovi se rezultati vraćaju u jedinstveni informacioni sistem. Obrada se javlja za samo 8 sekundi. Automobil vidi čak i male promjene u tijelu, koje ljudsko oko nije sposobno učvrstiti. Razlikuje mnoge ocjene sive. Mašina čini masku u boji na slici, koja je savjet za radiolog. Specijalista vidi patološko mjesto i provodi daljnju dijagnozu.
- Usluga "CT Covid-19" pomaže u viđenju ranih znakova infekcije na slikama CT-a. Određuje lokaciju, veličinu patologije i postotak oštećenja pluća, uključujući u skladu sa CT-0 CT-4 klasifikacijom koje je odobrilo Ministarstvo zdravlja Rusije. Kompanija za programere dodijeljena je nagradom Moskve "Novator Moscow" u nominaciji "umjetne inteligencije i informatilne službe". Usluga za 2-3 minute analizira i izdaje rezultate obrade slike. Također nameće maske u boji na slikama na svakom krišku. Doktor studira vrhove automobila i donosi konačnu odluku o dijagnozi.
Ilya Plisci, generalni direktor Carentonreiai LLC podsjeća da AI nije zamjena za ljekara. Postaje pomoćnik stručnjaka, pažnju osobu na polju patološke oštećenja na tijelu. Konačna odluka o dijagnozi i izbora tehnika liječenja ostaje iza liječnika. Kada radi na usluzi, kompanija je provela proširene konsultacije sa stručnjacima za istraživački institut Moskve i Svetog Peterburga. Da bi se izbjegle greške u prepoznavanju patologija, obeležavanje svake studije za obuku neuronske mreže vrši se najmanje 3 iskusna stručnjaka koji imaju iskustvo više od deset godina u klinici i bolnici.
Pored kretanja Karentoreiaija, Usluga Covid-Multivox razvijene od strane stručnjaka iz Gammamed-Soft bio je uključen u Moskovsku eksperiment. Uz svoju pomoć, Moskva Radiolozi na CT slikama analiziraju patologiju pluća na Covid-19.
Ova tehnologija omogućava vam da odredite udio zdravog tkiva pluća. Ne daje samo količinu, lokaciju patoloških promjena organa. Mašina može procijeniti nivo oštećenja tkiva, ističući sljedeće gradacije: vlaknasta tkanina, gusta mat stakla, mat stakla. Takvi detalj omogućava vam da dodijelite efikasniji tretman za svaki pojedinačni slučaj.
Programeri gamammeme-softvera iznosili su servisni program u saradnji sa ljekarima Gradske kliničke bolnice broj 52, naučnici nuklearne fizike nazvane po D.V. Skobeelsyna. Rad se odvijao u ograničenom vremenu, a ljekari umjesto rekreacije savjetovali su programere u pauzama između radova u crvenoj zoni natkrivenog ureda.
Isprva je stvorena osnova CT istraživanja. Na osnovu toga, neuronska mreža je obučena kvalitativno i diferencirana za određivanje količine bolesti tkiva pluća. Rezultat mašine za obradu bila je grafikon koji joj je izgrađen. Oni pokazuju ljekarima dinamiku promjena u zdravlju pacijenta. Na osnovu ovih podataka, specijalista je ispravio ili mijenja propisani tretman.
AI Intellet pruža ljekaru sa sljedećim podacima:
- Preostala količina zdrave tkanine pluća
- Procenat telo patologije
- Stupanj poraza svakog patološkog dijela pluća
- Dinamika promjena u količini zdravih i oštećenih područja organa
- Efikasnost tehnike liječenja
Pored toga, uređaj daje preporuke lekaru o tome da li je potrebno prevesti pacijenta u intenzivnu njegu da li je potrebno povezati sa IVL uređajima.
Mjerenja usluga imaju veliku tačnost. Apsolutni obim zdravih i pogođenih tkiva navedeno je u kubnim centimetrima. Relativna veličina patologije mjeri se kao postotak u odnosu na cjelokupni volumen pluća. Nakon pribavljanja tačnih pokazatelja, ozbiljnost bolesti se vrši.
Konačni zaključci o bolesti, program se zasniva na CT-0 CT-4 klasifikaciji. Mašina pruža izvještaj s opisom kvantitativnih vrijednosti i kratkim komentarima. Sve se informacije pohranjuju u bazu podataka, osiguravajući kontinuitet tretmana pacijenta.
Ispitivanje servisa odvijalo se u N.V. Ambulante Sklifosovsky i u medicinskom naučnom i obrazovnom centru State u Moskvi državnog univerziteta nazvano po M.V. Lomonosov, kao i druge klinike za kapital. Automobil je analizirao više od 120 hiljada studija CT-a. Rezultati ispitivanja ispitivanja pokazali su da se usluga može koristiti u saveznom regionalnom sistemu telemedicinskih konsultacija.
Andrei Gavrilov, nadzornik razvoja LLC Gammamed-meke, posebno je naglašen efikasnošću usluge. Standardno vrijeme obrade snimke je 10 minuta. AI analizira sliku i pruža izvještaj ljekaru 2 puta brže - 5-6,5 minuta. Umjesto dvije studije na sat uz pomoć usluge, može se održati 6 studija. To daje brzu i pouzdanu podršku ljekarima, utovarenim velikim količinama rada tokom pandemije koronavirusa i epidemije drugih opasnih i sezonskih infekcija. Tokom eksperimenta Moskovske, autori programa bili su u mogućnosti da ga poboljšaju, čine korisnije ljekara za praktični rad. Moskovska vlada osigurala je financijsku podršku programerima kao zahvalnost za svoj kvalitetni proizvod.
Eksperimenti o korištenju tehnologija II planiraju obavljati druge regije zemlje. Na primjer, na osnovu prvog ruskog instituta za umjetnu inteligenciju na Univerzitetu "Innopolis" u Republici Tatarstan započela je testiranje airiodiološke usluge.
Ovaj program analizira radiografiju grudnog organa, prepoznaje i mjeri dimenzije i dubine oštećenja pluća. Mašina pruža ljekaru izvještaj koji se sastoji od dvije datoteke:
- Protokol za istraživanje strukture izvještava o vjerojatnosti patoloških promjena u tijelu.
- Primarni rendgen sa nametanjem termalne mape na njemu, prikazuje područja patoloških promjena organa.
Mašina ruči snimke u samo 30 sekundi. A u izvještaju daje jasne slike.
Ramil Kuleyev, direktor Instituta Univerziteta u Innopolisu, naglašava prisustvo ogromnih statistika, što ukazuje na nivo opterećenja radiologa. U Rusiji se tokom godine provodi oko osamdeset miliona radioloških studija tijela grudnog koša, svaki dan je više od 220 hiljada slika napravljeno u našoj zemlji. Sav ovaj obim treba tretirati ljekare. Ako će se tehnologija koristiti u svom radu, rezultati rezultata pojavit će se mnogo brže i tačniji. Oslobođenje ljekara iz rutinskog rada omogućit će provođenje detaljnije proučavanje složenih slučajeva, operativne primjene hitnih studija.
Ramil Kuleyev je cijenio Moskva Zdravstveni infosustav kao jedan od najboljih u Europi. Lider je u Rusiji i omogućava vam da radite nove usluge, programe i tehnologije za naknadno uvođenje njih u praksi rada mitropolita i regionalnih medicinskih centara. Za to su sve potrebne propise i tehnike. Razvili su ih Centar za dijagnostiku i telemedicinu i informatički i analitički centar u zdravlju Moskve. Sada programeri novih usluga mogu testirati svoje projekte na kvalitativno izgrađenu IT infrastrukturu.
Da bi učestvovali u Moskvi eksperimentu, ulaz je otvoren za sve zdravstvene usluge zasnovane na računarskim vidljivim tehnologijama. Njegove prijave za sudjelovanje IT kompanija mogu se dostaviti u sredinu dijagnoze i telemedicina. Njegova web stranica nalazi se popis zahtjeva za uslugom i popis potrebnih dokumenata za podršku.
Ti razvoj događaja koji ispunjavaju navedene uslove sudjelovat će u testiranju i testovima o značajkama funkcionalnosti i tačnosti algoritama. U ovom slučaju svaka usluga mora biti integrirana sa ERIS-om. Uspješno prošli testiranje usluga primaju grantove vlade Moskve. Razvoj koji su uspješno prošli testiranje uključuju se u industrijski krug. Oni postaju dostupni medicinskim stručnjacima.
INNA FROST, direktor razvoja Karentoreiaija, korisnost testiranja kompanije u okviru Moskovskog eksperimenta vrlo je procijenjena. Ispitivanje je pomoglo u proceni tehničke zrelosti, funkcionalnosti i praktične korisnosti razvoja. Visoka ocjena dobila su impulsu za nove pretrage i poboljšanje razvijenih proizvoda.
Izvor mos.ru.