莫斯科测试创新医疗服务的实验为先进技术开辟了道路。
AI的技术积极开发和提供解决许多经济学和社会生活领域的解决方案。在医学行业的冠状病毒流行病中表现出对数字助理的特殊需求。许多开发人员指导他们努力创建在实际工作中使用诊所的项目。但是从理论研究中，新的想法与“地面上的绑定”，即用于实际使用，医生始终临时距离。为了成功地发展数字医学，有必要减少这一时期，在特定医疗机构面前，在患者的真实数据的基础上，开发良好的机会。
在医学实践中提供这种机会的先驱提供了这种机会是莫斯科。
莫斯科医疗保健系统提供了在放射学中使用计算机视觉技术的实验。实验的启动者和组织者是资本，IT部门和卫生部的社会发展的复杂性。基于人工智能的医疗IT服务（II）帮助放射科医师在分析图片和诊断。
将AI算法集成到单个医疗信息和分析系统（Emia）中。他们分析了以下研究：
- X射线诊断;
- 电脑断层扫描;
- 荧光图
- 乳房X线照片。
机器非常快速地处理快照，在几分钟内，我提供了结论并初步诊断。它极大地促进了医生的工作，并从常规工作中卸下它们。在Covid-19流行期间，放射科学家的体积已经成长了数次。而II的帮助结果是这样的。
诊断和远程医疗中心主任Sergey Morozov指出，实验大规模。超过20家公司参加了它。总共有一个以上的医学图片和图片被处理和分析。 150万次研究。在实验期间，制定了自动医疗数据处理的过程。
对于大都市实验，开发人员根据AI创建了38个服务，用于分析10种研究。计算机查看服务建议护理导师AI（Carentoreiai LLC）。这两个发展已经在莫斯科医院工作的实践中使用。
- 胸部器官的疾病的可放射屏蔽可以诊断肺炎，癌症，结核病。这些是最危险的社交疾病，在初始阶段见到随后有效治疗。该服务分析从诊所的X射线设备获得的图像。然后定位器官的病理图，表明病理学的确切位置和大小。这些结果返回到单个信息系统。处理仅在8秒内发生。汽车看到身体的小变化，人眼无法固定。它区分了许多等级的灰色。该机器在图像上进行彩色掩模，这是放射科学家的尖端。专家认为病理遗址进一步诊断。
- 服务“CT Covid-19”有助于在CT的照片中看到早期感染迹象。它决定了病理学的位置，病理的大小和肺部损伤的百分比，包括根据俄罗斯卫生部批准的CT-0 CT-4分类。开发人员公司在提名“人工智能和IT技术”中授予莫斯科市长奖“诺瓦格莫斯科”。服务2-3分钟分析并发出图像处理的结果。它还在每个切片上的图像上施加了彩色掩模。医生研究了汽车的尖端，并对诊断进行了最终决定。
伊利亚普拉斯西州克伦特里亚议会局总监普拉斯卡提醒地提醒AI不是医生的替代品。他成为一名助理专家，重点关注一个人对身体的病理损伤领域的注意力。关于诊断和治疗技术选择的最终决定仍然在医生后面。在该服务工作时，该公司与莫斯科和圣彼得堡研究所专家进行了扩展磋商。为避免在识别病理学中的错误时，每个对神经网络培训的研究的标记至少进行了3个经验丰富的专家，他们在诊所和医院拥有十多年的经验。
除了卡伦特里亚的发展外，由来自伽马软的专家开发的Covid-Multivox服务涉及莫斯科实验。凭借其帮助，CT图像上的莫斯科放射科医师分析了Covid-19的肺部病理学。
该技术允许您确定健康肺组织的份额。它不仅提供了体积，器官的病理变化的位置。机器可以估算组织损伤的水平，突出以下灰度：纤维织物，密集的哑光玻璃，哑光玻璃。此类详细信息允许您为每个案例分配更高效的处理。
伽马的开发人员与城市临床医院第52号医生合作的服务计划，核物理学的科学家以D.V命名。 Skobeelsyna。这项工作在有限的时间内发生，而医生而不是娱乐建议开发人员在被覆盖的办公室的红色区域之间的工作之间的休息。
起初，创建了CT研究的基础。在其基础上，神经网络定性培训并分化以确定肺组织疾病的体积。机器处理的结果是她构建的图表。他们向医生展示了患者健康变化的动态。基于此数据，专家纠正或改变规定的治疗。
AI Intellect为医生提供以下数据：
- 剩余的健康肺面料
- 身体病理的百分比
- 肺部每条病理部分的失败程度
- 器官健康和受损区域体积变化的动态
- 治疗技术的有效性
此外，该机器向医生提出建议，了解是否有必要将患者转化为强化护理，无论是否需要将其连接到IVL设备。
服务测量精度高。高度健康和受影响的组织的体积以立方厘米表示。病理学的相对大小被测量为与肺的整个体积相关的百分比。获得了确切的指标，完成了疾病的严重程度。
该疾病的最终结论，该计划基于CT-0 CT-4分类。该机器提供了一份报告，具有定量值的描述和简要评论。所有信息都存储在数据库中，确保患者治疗的连续性。
服务测试在N.V.救护车举行Sklifosovsky和莫斯科国立大学医学科学中心以M.V命名。拉莫索洛夫以及资本的其他诊所。该车分析了120万CT研究。测试测试结果表明，该服务可用于远程医疗磋商的联邦区域体系。
Andrei Gavrilov是LLC令人兴奋的发展的主管，尤其强调了服务效率。标准快照处理时间为10分钟。 AI分析图像，并将报告提供给医生的速度快2倍 - 5-6.5分钟。在服务的帮助下，每小时每小时两次研究，可以举行6项研究。这为医生提供了迅速可靠的支持，在冠状病毒大流行和其他危险和季节性感染的流行病中加载了大量工作。在莫斯科实验期间，该计划的作者能够改进它，为实际工作做出更有用的医生。莫斯科政府为开发商提供了对其优质产品的感激之情。
关于使用技术II的实验计划执行该国的其他地区。例如，在鞑靼斯坦共和国“Innopolis”的第一个俄罗斯人工智能研究所在鞑靼斯坦共和国的第一个俄罗斯人工智能研究所，开始测试电影院服务。
该程序分析了胸部器官的射线照相，识别和测量肺部损伤的尺寸和深度。该机器提供医生一个由两个文件组成的报告：
- 结构报告研究方案定义了身体病理变化的可能性。
- 主要X射线随着施加热图，显示了器官的病理变化的区域。
机器仅在30秒内处理快照。在报告中提供了清晰的图像。
Innopolis学院研究所主任Ramil Kuleyev强调了巨大统计数据，表明放射科学家的负荷水平。在俄罗斯，在今年的过程中，我国每天都有大约80万千万的胸膛放射学研究，我们的国家每天都有22万张图片。所有这些卷都应该得到处理医生。如果技术将在其工作中使用技术，结果的结果将更快，更准确地发生。从常规工作中解放医生将允许对复杂案件进行更深入的研究，进行迫切研究的运作实施。
Ramil Kuleyev赞赏莫斯科健康信息系统作为欧洲最好的。它是俄罗斯的领导者，并允许您在大都市和区域医疗中心工作的实践中介绍随后介绍它们的新服务，方案和技术。为此，有所有必要的法规和技术。它们是由诊断和远程医疗中心开发的，以及莫斯科健康的信息和分析中心。现在，新服务的开发人员可以在定性建立的IT基础架构上测试他们的项目。
要参加莫斯科实验，入口对基于计算机视觉技术的所有保健服务开放。其用于IT公司参与的应用可以提交给诊断和远程医疗中心。其网站托管服务要求列表和必要的支持文档列表。
满足所述要求的那些开发将参与测试和测试功能的功能和算法的准确性。在这种情况下，必须将每个服务与ERI集成。成功通过测试服务获得莫斯科政府的赠款。已成功通过测试的开发包括在工业电路中。它们可供医疗专业人员使用。
Karentoreiai的发展总监Inna Frost，高度评估了公司在莫斯科实验中对公司测试的有用性进行了评估。考试有助于评估技术成熟，功能和实际效果。为新的搜索和改善开发的产品进行了高评级。
来源mos.ru.