AI fejlesztése a fővárosban - a kísérlet első évének eredményei

Az innovatív orvosi szolgáltatások tesztelésére szolgáló moszkvai kísérlet megnyitja a fejlett technológiákat.

Az AI technológiái aktívan fejlődnek és felajánlottak megoldásokat a közgazdasági és társadalmi élet számos területére. A digitális asszisztensek különleges szükségességét az orvosi iparágban a koronavírus pandémián mutatták ki. Számos fejlesztő irányítja erőfeszítéseiket a klinikák gyakorlati munkájában történő használatára vonatkozó projektek létrehozására. De az elméleti tanulmányoktól, az új ötletek a "rájuk a földön", azaz gyakorlati felhasználásra, az orvosoknak mindig volt egy nagy ideiglenes távolság. A sikeres fejlesztés a digitális gyógyszert, szükséges volt, hogy csökkentsék ezt az időszakot, hogy dolgozzanak ki jó lehetőséget, hogy teszteljék a javaslatok gyakorló alapján a valós adatok betegekről, az arcát az adott egészségügyi intézmény.

Útközben az ilyen lehetőségek biztosítása az új technológiák bevezetésére az orvostudomány gyakorlatában Moszkvában.

A moszkvai egészségügyi rendszer kísérletet nyújt a radiológia számítógépes látás technológiáinak használatára. A kísérlet kezdeményezői és szervezők voltak a tőke, az informatikai osztály és az Egészségügyi Minisztérium társadalmi fejlődésének összetettje. A mesterséges intelligencián alapuló orvosi informatikai szolgáltatások (II) segítettek a radiológusokat a képek és diagnózisok elemzésében.

Az AI algoritmusokat egyetlen orvosi információs és analitikai rendszerbe (emias) integrálták. A következő tanulmányokat elemezték:

• Röntgen diagnosztika;
• Számítógépes tomográfia;
• Fluorográfia
• Mammográfia.

A gép nagyon gyorsan kezelte a pillanatfelvételeket, szó szerint néhány perc múlva megkötöttem, és előzetes diagnózisokat tettem. Nagyban megkönnyítette az orvosok munkáját, és kirakották őket a rutinszerű munkából. A Covid-19 pandémiás időszak alatt a radiológusok mennyisége többször nőtt. És a II. Súgója, hogy olyan, mint az út.

Sergey Morozov, a Diagnosztika és a Telemedicine központjának igazgatója megjegyzi, hogy a kísérlet nagyméretű volt. Több mint 20 vállalat vett részt benne. Összesen több mint egy félmillió orvosi képet és képet dolgoztak fel és elemeztek. 1,5 millió tanulmány. A kísérlet során az automatikus orvosi adatfeldolgozás folyamata kidolgozásra került.

A Metropolitan kísérlethez a fejlesztők 38 szolgáltatást hoztak létre AI alapján 10 kutatási faj elemzésére. Számítógépes nézetszolgáltatások Javasolt gondozás Mentor AI (Carentoreiai LLC). A két fejleményt már használják a moszkvai kórházak munkájában.

1. A mellkasi szervek patológiáinak radioscreening lehetővé teszi a pneumónia, a rák, a tuberkulózis diagnosztizálását. Ezek a legveszélyesebb társadalmi betegségek, amelyek fontosak a későbbi hatékony kezelés kezdeti szakaszában. A szolgáltatás elemzi a klinika röntgenberendezéséből nyert képeket. Ezután lokalizálja a szerv patológiás telek, jelzi a patológia pontos helyét és méretét. Ezeket az eredményeket egyetlen információs rendszerre visszaküldik. A feldolgozás mindössze 8 másodperc alatt következik be. Az autó még kis változásokat is lát a szervezetben, amelyet az emberi szem nem képes rögzíteni. Megkülönbözteti a szürke fokozatot. A gép színes maszkot készít a képen, amely egy radiológus csúcsa. A szakember egy patológiás helyszínt lát, és további diagnosztizálást végez.
2. A "CT Covid-19" szolgáltatás segít a fertőzés korai jeleinek megtekintésében a CT képeiben. Meghatározza a helyét, a patológiát és a tüdőkárosodás arányát, beleértve az Oroszország Egészségügyi Minisztériuma által jóváhagyott CT-0 CT-4 osztályozás szerint. A fejlesztő cég elnyerte a moszkvai polgármester-díj „Novator Moszkva” a jelölést „mesterséges intelligencia és az IT technológiák”. Szolgáltatás 2-3 percig elemzésekre és kiadja a képfeldolgozás eredményeit. Mindegyik szeleten színes maszkokat is kimutat. Az orvos tanulmányozza az autó tippjeit, és végleges döntést hoz a diagnózisról.

Ilya Plisci, a Carentoreiai LLC vezérigazgatója emlékeztet arra, hogy az AI nem helyettesíti az orvosot. Asszisztens szakemberré válik, egy személy figyelmét a test kóros károsodása területén fókuszálja. A végső döntés a diagnózisról és a kezelési technikák megválasztásáról az orvos mögött marad. A szolgáltatáson dolgozva a Társaság kiterjesztett konzultációt folytatott Moszkva kutatóintézetének szakértőivel és Szentpétervárral. A patológiák azonosításának hibáinak elkerülése érdekében a neurális hálózati képzés minden egyes tanulmányának jelölését legalább 3 tapasztalt szakember végzik, akik több mint tíz éve tapasztalattal rendelkeznek egy klinika és kórházban.

A Karentoreiai fejlemények mellett a Gammamed-Soft szakemberei által kifejlesztett Covid-Multivox szolgáltatás részt vett a moszkvai kísérletben. Segítségével a Moszkvai Radiológusok CT-képeken elemzik a tüdő patológiáját a Covid-19-ben.

Ez a technológia lehetővé teszi az egészséges tüdőszövet részvényének meghatározását. Nemcsak köteteket, a szerv patológiás változásainak helyét adja. A gép megbecsülheti a szöveti károsodás szintjét, kiemelve a következő gradációkat: rostos szövet, sűrű matt üveg, matt üveg. Ilyen részletek lehetővé teszik, hogy minden egyes esetben hatékonyabb kezelést hozzanak.

A Gammamed-szoftver fejlesztői a Városi Klinikai Kórház 52-es orvosának, a D.V. Skobeelsyna. A munka korlátozott idő alatt zajlott, és az orvosok a kikapcsolódás helyett a fejlesztőknek a fedett iroda piros zónájában végzett munkájuk közötti szakosodást értették.

Először a CT kutatás alapja jött létre. Ennek alapján a neurális hálózatot minőségi és differenciálták a tüdőszöveti betegség térfogatának meghatározásához. A gépfeldolgozás eredménye a grafikon volt. Az orvosok dinamikáját mutatják a beteg egészségének változásainak dinamikájával. Ezen adatok alapján a szakember javította vagy megváltoztatja az előírt kezelést.

Az AI intellektusa az orvost az alábbi adatokkal biztosítja:

1. Az egészséges tüdőszövet hátralévő térfogata
2. A test patológiájának százalékos aránya
3. A tüdő minden kóros szakaszának veresége
4. A szervek egészséges és sérült területeinek volumenének változásainak dinamikája
5. A kezelési technika hatékonysága

Ezenkívül a gép ajánlásokat tesz az orvosnak arról, hogy szükséges-e a pácienst intenzív gondozásra, hogy az IVL készülékhez csatlakozzon-e az IVL készülékhez.

A szolgáltatási mérések nagy pontossággal rendelkeznek. Az egészséges és érintett szövetek abszolút mennyiségét köbös centiméterben jelöljük. A patológia relatív mérete százalékban mérhető a tüdő teljes térfogatához képest. Pontos mutatókat kaptunk, a betegség súlyossága megvalósul.

A betegség végleges következtetései, a program a CT-0 CT-4 osztályozáson alapul. A gép jelentést nyújt a mennyiségi értékek leírásával és rövid megjegyzésekkel. Minden információ az adatbázisban tárolódik, biztosítva a beteg kezelés folytonosságát.

Szolgáltatási tesztelés történt az N.V. mentő Sklifosovsky és Moszkvai Állami Egyetem Orvosi Tudományos és Oktatási Központja M.V. Lomonosov, valamint a tőke egyéb klinikái. Az autó több mint 120 ezer CT vizsgálatot elemzett. Vizsgálati vizsgálati eredmények azt mutatták, hogy a szolgáltatás igénybe vehető a szövetségi regionális rendszer telemedicina konzultációk.

Andrei Gavrilov, az LLC Gammamed-puha fejlesztésének felügyelője különösen hangsúlyozza a szolgáltatás hatékonyságát. A szabványos pillanatkép feldolgozási ideje 10 perc. AI elemzi a képet, és jelentést nyújt az orvosnak 2-szer gyorsabban - 5-6,5 percig. A szolgáltatás segítségével két tanulmány helyett 6 tanulmány tartható. Ez gyors és megbízható támogatást nyújt az orvosok számára, amelyek nagy mennyiségű munkahelyet töltenek be a koronavírus pandémiás és más veszélyes és szezonális fertőzések epidémiája során. A moszkvai kísérlet során a program szerzői képesek voltak javítani, sokkal hasznosabb orvosot készíthetnek a gyakorlati munkákhoz. A moszkvai kormány pénzügyi támogatást nyújtott a fejlesztőknek, mint a minőségi termékük háláját.

A II. Technológiák használatának kísérletei az ország más régióit is tervezik. Például az "Innopolis" egyetemi mesterséges intelligencia első orosz intézete alapján kezdődött a Tatarstan Köztársaságban, megkezdődött az Airadiology szolgáltatás tesztelése.

Ez a program elemzi a mellkasi szervek radiográfiáját, felismeri és méri a tüdőkárosodás méretét és mélységét. A készülék két fájlt tartalmazó jelentést ad:

1. A struktúra jelentés kutatási protokollja meghatározza a test patológiás változásainak valószínűségét.
2. Elsődleges röntgen, amely egy termikus térkép bevezetésével, a szerv patológiás változásainak bemutatásával.

A gép mindössze 30 másodperc alatt pattintótíkokat kezel. És a jelentés tartalmaz egyértelmű képeket.

Ramil Kuleyev, az Innopolis Egyetem Intézetének igazgatója hangsúlyozza a hatalmas statisztikák jelenlétét, jelezve a radiológusok terhelését. Oroszországban az év folyamán körülbelül nyolcvanmillió radiológiai vizsgálatot végeznek a mellkasi testek, minden nap több mint 220 ezer kép készül országunkban. Mindezeket a kötetet orvosoknak kell kezelni. Ha a technológiát a munkájuk során használják, az eredmények eredményei sokkal gyorsabbak és pontosabbak lesznek. A rutinszerű munkából származó orvos felszabadítása lehetővé teszi a komplex esetek mélyreható tanulmányozását, a sürgős tanulmányok működési végrehajtását.

Ramil Kuleyev Nagyra értékelte a Moszkvai Egészségügyi Infosystem-et Európa egyik legjobbjaként. Ez az oroszország vezetője, és lehetővé teszi, hogy új szolgáltatásokat, programokat és technológiákat dolgozzon ki a metropolita és a regionális orvosi központok munkájának gyakorlatában. Ehhez vannak szükségük a szükséges szabályok és technikák. A Diagnosztikai és Telemedicin Központja és a Moszkva egészségének információs és analitikai központja. Most az új szolgáltatások fejlesztői végezhetik projektjeiket minőségi, épített informatikai infrastruktúrán.

A moszkvai kísérletben való részvételhez a bejárat a számítógépes látás technológiái alapján minden egészségügyi szolgáltatás számára nyitott. Az informatikai vállalatok részvételére irányuló kérelmei a diagnózis és a távorvoslás középpontjába kerülhetnek. A webhelye a szolgáltatási követelmények listáját és a szükséges támogatási dokumentumok listáját tartalmazza.

Ezek a folyamatok, amelyek megfelelnek az előírt követelményeket részt vesz teszt és vizsgálatokat a jellemzői a funkcionalitás és a pontosság algoritmusok. Ebben az esetben minden szolgáltatást integrálni kell az ERIS-hez. A sikeresen átadott tesztelési szolgáltatások a moszkvai kormánytól kapnak támogatást. Azok a fejlemények, amelyek sikeresen átvették a tesztelést az ipari áramkörbe. Az orvosi szakemberek számára elérhetővé válnak.

Inna Frost, Karentoreiai Fejlődési igazgatója, a vállalat cégének a moszkvai kísérleten belüli tesztelésének hasznossága erősen értékelhető. A vizsgálat segített értékelni a fejlesztés technikai érettségét, funkcióit és gyakorlati hasznosságát. A magas minősítések impulzust kaptak az új keresésekhez és a kifejlesztett termékek javításához.

Forrás mos.ru.