Razvoj AI u glavnom gradu - rezultati prve godine eksperimenta

Moskovski eksperiment za testiranje inovativnih medicinskih usluga otvara put do naprednih tehnologija.

Tehnologije AI aktivno se razvijaju i nude rješenja za mnoga područja ekonomije i društvenog života. Posebna potreba za digitalnim asistentima manifestirana je tijekom koronavirus pandemije u medicinskoj industriji. Mnogi programeri vode svoje napore za stvaranje projekata za korištenje klinika u praktičnom radu. No, od teoretskih studija, nove ideje za "vezanja na tlu", to jest, za praktičnu uporabu, liječnici su uvijek imali veliku privremenu udaljenost. Za uspješan razvoj digitalne medicine, bilo je potrebno smanjiti to razdoblje, razviti dobre mogućnosti za testiranje svojih prijedloga s praktičarima, na temelju stvarnih podataka o pacijentima, suočavanju s određenom medicinskom ustanovom.

Pioneer u pružanju takvih mogućnosti za uvođenje novih tehnologija u praksi medicine bila je Moskva.

Sustav zdravstvene zaštite u Moskvi pruža eksperiment o korištenju računalnih vizija tehnologija u radiologiji. Inicijatori i organizatori eksperimenta bili su kompleks društvenog razvoja kapitala, IT odjela i Odjela za zdravlje. Medicinske IT usluge temeljene na umjetnoj inteligenciji (ii) pomogli su radiolozima u analizi slika i dijagnoza.

AI algoritmi su integrirani u jedan medicinski informacijski i analitički sustav (EMSAS). Analizirali su sljedeće studije:

• Rendgenska dijagnostika;
• Računalna tomografija;
• Fluorografija
• Mamografija.

Stroj je vrlo brzo rukovao snimkama, doslovno za nekoliko minuta zaključio i stavio preliminarne dijagnoze. To je uvelike olakšalo rad liječnika i iskrcao ih iz rutinskog rada. Tijekom pandemijskog razdoblja COVID-19, volumen radiologa porastao je nekoliko puta. I Ii je pomoć pokazala kao način.

Sergej Morozov, direktor Centra za dijagnostiku i telemedicinu, napominje da je eksperiment bio veliki. U njemu je sudjelovalo više od 20 tvrtki. Ukupno je obrađeno i analizirano više od jednog i pol milijuna medicinskih slika i slika. 1,5 milijuna studija. Tijekom eksperimenta, proces automatske medicinske obrade podataka razrađen je.

Za metropolitan eksperiment, programeri su stvorili 38 usluga na temelju AI za analizu 10 istraživačkih vrsta. Usluge prikaza računala Predložene njege Mentor AI (Canentoreiai LLC). Dva razvoja već se koriste u praksi rada u Moskvi bolnice.

1. Radioscrening patologija orgulja na prsima omogućuje dijagnosticiranje upale pluća, raka, tuberkuloze. To su najopasnije društvene bolesti koje su važne za vidjeti u početnim fazama za naknadno učinkovito liječenje. Usluga analizira slike dobivene iz rendgenskog aparata klinike. Zatim lokalizira patološko zemljište orgulja ukazuje na točnu lokaciju i veličinu patologije. Ovi se rezultati vraćaju u jedan informacijski sustav. Obrada se događa u samo 8 sekundi. Automobil vidi čak i male promjene u tijelu, koje ljudsko oko nije sposobno za popravak. Razlikuje mnoge ocjene sive. Uređaj čini masku u boji na slici, koja je vrh za radiologa. Specijalist vidi patološko mjesto i provodi daljnju dijagnozu.
2. Usluga "CT COVID-19" pomaže vidjeti rane znakove infekcije na slikama CT-a. Određuje mjesto, veličinu patologije i postotak oštećenja pluća, uključujući prema CT-0 CT-4 klasifikaciji koju je odobrilo Ministarstvo zdravstva Rusije. Tvrtka programera dobila je nagradu Moskov gradonačelnika "Novac Moskva" u imenovanju "Umjetna inteligencija i IT tehnologije". Usluga za 2-3 minute analizira i izdaje rezultate obrade slike. Također nameće maske u boji na slikama na svakom krišku. Liječnik proučava savjete automobila i donosi konačnu odluku o dijagnozi.

Ilya PLISKI, generalni direktor Canentoreiai LLC, podsjeća da AI nije zamjena za liječnika. On postaje pomoćnik stručnjaka, usredotočuje pažnju osobe na područje patološkog oštećenja tijela. Konačna odluka o dijagnozi i izbor tehnika liječenja ostaje iza liječnika. Kada radite na usluzi, tvrtka je provela proširene konzultacije sa stručnjacima istraživačkog instituta Moskve i St. Petersburga. Kako bi se izbjegli pogreške u identificiranju patologija, označavanje svake studije za obuku neuronske mreže provodi se najmanje 3 iskusni stručnjaci koji imaju više od deset godina u klinici i bolnici.

Osim razvoja karentoreiai, Covid-multivox usluga razvijena od strane stručnjaka iz Gammmed-Soft bila je uključena u pokus moskov. Uz njegovu pomoć, Moskva radiolozi na CT slika analiziraju patologiju pluća na COVID-19.

Ova tehnologija omogućuje vam da odredite udio zdravog plućnog tkiva. Ona daje ne samo količine, mjesto patoloških promjena organa. Stroj može procijeniti razinu oštećenja tkiva, ističući slijedeće gradacije: vlaknasta tkanina, gusta mat stakla, mat stakla. Takav detalj omogućuje dodjeljivanje učinkovitijeg liječenja za svaki pojedinačni slučaj.

Developeri Gammmeda softvera iznosili su uslužni program u suradnji s liječnicima grada Kliničke bolničke bolnice broj 52, znanstvenici nuklearne fizike nazvane po D.V. Skobielsyna. Rad se odvijao u ograničenom vremenu, a liječnici umjesto rekreacije savjetovali su programere u pauzama između njihovog rada u crvenoj zoni pokrivenog ureda.

U početku je stvorena baza CT istraživanja. Na temelju njega, neuronska mreža je obučena kvalitativno i diferencirana kako bi se odredio volumen bolesti tkiva pluća. Rezultat obrade stroja bio je grafikon. Oni pokazuju liječnike dinamiku promjena u zdravlju pacijenta. Na temelju tih podataka, stručnjak je ispravljen ili mijenja propisani tretman.

AI intelekt pruža liječniku sa sljedećim podacima:

1. Preostali volumen zdrave plućne tkanine
2. Postotak tjelesne patologije
3. Stupanj poraza svakog patološkog dijela pluća
4. Dinamika promjena u količini zdravih i oštećenih područja organa
5. Učinkovitost tehnike liječenja

Osim toga, stroj daje preporuke liječniku o tome je li potrebno prevesti pacijenta na intenzivnu skrb je li to potrebno za povezivanje s IVL aparatom.

Mjerenja usluga imaju visoku točnost. Apsolutno volumen zdravih i zahvaćenih tkiva ukazuje se u kubnim centimetrama. Relativna veličina patologije mjeri se kao postotak u odnosu na cijeli volumen pluća. Nakon što ste dobili točne pokazatelje, postiže se ozbiljnost bolesti.

Konačni zaključci o bolesti, program se temelji na CT-0 CT-4 klasifikaciji. Stroj pruža izvješće s opisom kvantitativnih vrijednosti i kratkih komentara. Sve informacije se pohranjuju u bazu podataka, osiguravajući kontinuitet liječenja pacijenta.

Testiranje usluge održano je u N.V. ambulante SKLIFOSOVSKY i u medicinskom znanstvenom i obrazovnom centru Moskovskog državnog sveučilišta nazvanog po m.V. Lomonosov, kao i druge klinike kapitala. Automobil je analizirao više od 120 tisuća CT studija. Rezultati ispitivanja test su pokazali da se usluga može koristiti u federalnom regionalnom sustavu telemedicinskih konzultacija.

Andrei Gavrilov, supervizor razvoja LLC Gammameda meka, posebno je naglašen učinkovitošću usluge. Standardni vrijeme obrade Snimak je 10 minuta. AI analizira sliku i pruža izvješće liječniku 2 puta brže - za 5-6,5 minuta. Umjesto dvije studije po satu uz pomoć usluge, može se održati 6 studija. To daje brzu i pouzdanu podršku liječnicima, opterećenim velikim volumenima rada tijekom koronavirus pandemije i epidemija drugih opasnih i sezonskih infekcija. Tijekom pokusa u Moskvi, autori programa mogli su ga poboljšati, napraviti korisniji liječnik za praktični rad. Moskovska vlada pružila je financijsku potporu programerima kao zahvalnost za kvalitetan proizvod.

Eksperimenti o korištenju tehnologija II planiraju provoditi druge regije zemlje. Na primjer, na temelju prvog ruskog instituta za umjetnu inteligenciju na Sveučilištu "INNOPOLIS" u Republici Tatarstanu počelo je testiranje aradiološke usluge.

Ovaj program analizira radiografiju orgulja prsa, prepoznaje i mjeri dimenzije i dubine oštećenja pluća. Stroj daje liječniku izvješće koje se sastoji od dvije datoteke:

1. Protokol za istraživanje strukture definira vjerojatnost patoloških promjena u tijelu.
2. Primarni rendgenski snimak s nametanjem termalne karte na njemu, prikazuje područja patoloških promjena organa.

Stroj obrađuje snimke u samo 30 sekundi. I u izvješću daje jasne slike.

Ramil Kuleyev, ravnatelj Instituta Sveučilišta u Innopolisu, naglašava prisutnost ogromne statistike, što ukazuje na razinu opterećenja radiologa. U Rusiji se tijekom godine provode približno osamdeset milijuna radioloških studija tijela prsnog košara, svaki dan više od 220 tisuća slika izrađuje se u našoj zemlji. Sva ta količina treba liječiti liječnike. Ako se tehnologija koristi u njihovom radu, rezultati rezultata će se pojaviti mnogo brže i točnije. Oslobođenje liječnika iz rutinskog rada omogućit će dublji studiju složenih slučajeva, operativnu provedbu hitnih studija.

Ramil Kuleyev je cijenio Moskv zdravstveni infosystem kao jedan od najboljih u Europi. To je lider u Rusiji i omogućuje vam da radite nove usluge, programe i tehnologije za naknadno uvođenje u praksi rada metropolitnih i regionalnih medicinskih centara. Za to postoje sve potrebne propise i tehnike. Razvili su ga Centar za dijagnostiku i telemedicinu i informacijsko i analitičko središte u zdravlju Moskve. Sada programeri novih usluga mogu testirati svoje projekte na kvalitativno izgrađenoj IT infrastrukturi.

Da bi sudjelovao u moskovskom eksperimentu, ulaz je otvoren za sve zdravstvene usluge temeljene na računalnim vizijskim tehnologijama. Njegove prijave za sudjelovanje IT tvrtki mogu se dostaviti u središtu dijagnoze i telemedicine. Njegova stranica ugošćuje popis zahtjeva za uslugu i popis potrebnih dokumenata za podršku.

Ti razvoj koji ispunjavaju navedene zahtjeve sudjelovat će u testu i testovima o značajkama funkcionalnosti i točnosti algoritama. U tom slučaju svaka usluga mora biti integrirana s ERIS-om. Uspješno položene usluge testiranja primaju potpore od vlade Moskve. U industrijskom krugu uključeni su razvoji koji su uspješno položili testiranje. Oni postaju dostupni medicinskim stručnjacima.

Visoko se procjenjuje Inna Frost, direktor razvoja karentoreiai, korisnost testiranja tvrtke tvrtke u sklopu Moskovskog eksperimenta. Ispitivanje je pomoglo procijeniti tehničku dospijeću, funkcionalnost i praktičnu korisnost razvoja. Visoke ocjene dobili su impuls za nove pretraživanja i poboljšanje razvijenih proizvoda.

Izvor MOS.RU.