莫斯科測試創新醫療服務的實驗為先進技術開闢了道路。
AI的技術積極開發和提供解決許多經濟學和社會生活領域的解決方案。在醫學行業的冠狀病毒流行病中表現出對數字助理的特殊需求。許多開發人員指導他們努力創建在實際工作中使用診所的項目。但是從理論研究中，新的想法與“地面上的綁定”，即用於實際使用，醫生始終臨時距離。為了成功地發展數字醫學，有必要減少這一時期，在特定醫療機構面前，在患者的真實數據的基礎上，開發良好的機會。
在醫學實踐中提供這種機會的先驅提供了這種機會是莫斯科。
莫斯科醫療保健系統提供了在放射學中使用計算機視覺技術的實驗。實驗的啟動者和組織者是資本，IT部門和衛生部的社會發展的複雜性。基於人工智能的醫療IT服務（II）幫助放射科醫師在分析圖片和診斷。
將AI算法集成到單個醫療信息和分析系統（Emia）中。他們分析了以下研究：
- X射線診斷;
- 電腦斷層掃描;
- 熒光圖
- 乳房X線照片。
機器非常快速地處理快照，在幾分鐘內，我提供了結論並初步診斷。它極大地促進了醫生的工作，並從常規工作中卸下它們。在Covid-19流行期間，放射科學家的體積已經成長了數次。而II的幫助結果是這樣的。
診斷和遠程醫療中心主任Sergey Morozov指出，實驗大規模。超過20家公司參加了它。總共有一個以上的醫學圖片和圖片被處理和分析。 150萬次研究。在實驗期間，制定了自動醫療數據處理的過程。
對於大都市實驗，開發人員根據AI創建了38個服務，用於分析10種研究。計算機查看服務建議護理導師AI（Carentoreiai LLC）。這兩個發展已經在莫斯科醫院工作的實踐中使用。
- 胸部器官的疾病的可放射屏蔽可以診斷肺炎，癌症，結核病。這些是最危險的社交疾病，在初始階段見到隨後有效治療。該服務分析從診所的X射線設備獲得的圖像。然後定位器官的病理圖，表明病理學的確切位置和大小。這些結果返回到單個信息系統。處理僅在8秒內發生。汽車看到身體的小變化，人眼無法固定。它區分了許多等級的灰色。該機器在圖像上進行彩色掩模，這是放射科學家的尖端。專家認為病理遺址進一步診斷。
- 服務“CT Covid-19”有助於在CT的照片中看到早期感染跡象。它決定了病理學的位置，病理的大小和肺部損傷的百分比，包括根據俄羅斯衛生部批准的CT-0 CT-4分類。開發人員公司在提名“人工智能和IT技術”中授予莫斯科市長獎“諾瓦格莫斯科”。服務2-3分鐘分析並發出圖像處理的結果。它還在每個切片上的圖像上施加了彩色掩模。醫生研究了汽車的尖端，並對診斷進行了最終決定。
伊利亞普拉斯西州克倫特里亞議會局總監普拉斯卡提醒地提醒AI不是醫生的替代品。他成為一名助理專家，重點關註一個人對身體的病理損傷領域的注意力。關於診斷和治療技術選擇的最終決定仍然在醫生後面。在該服務工作時，該公司與莫斯科和聖彼得堡研究所專家進行了擴展磋商。為避免在識別病理學中的錯誤時，每個對神經網絡培訓的研究的標記至少進行了3個經驗豐富的專家，他們在診所和醫院擁有十多年的經驗。
除了卡倫特里亞的發展外，由來自伽馬軟的專家開發的Covid-Multivox服務涉及莫斯科實驗。憑藉其幫助，CT圖像上的莫斯科放射科醫師分析了Covid-19的肺部病理學。
該技術允許您確定健康肺組織的份額。它不僅提供了體積，器官的病理變化的位置。機器可以估算組織損傷的水平，突出以下灰度：纖維織物，密集的啞光玻璃，啞光玻璃。此類詳細信息允許您為每個案例分配更高效的處理。
伽馬的開發人員與城市臨床醫院第52號醫生合作的服務計劃，核物理學的科學家以D.V命名。 Skobeelsyna。這項工作在有限的時間內發生，而醫生而不是娛樂建議開發人員在被覆蓋的辦公室的紅色區域之間的工作之間的休息。
起初，創建了CT研究的基礎。在其基礎上，神經網絡定性培訓並分化以確定肺組織疾病的體積。機器處理的結果是她構建的圖表。他們向醫生展示了患者健康變化的動態。基於此數據，專家糾正或改變規定的治療。
AI Intellect為醫生提供以下數據：
- 剩餘的健康肺面料
- 身體病理的百分比
- 肺部每條病理部分的失敗程度
- 器官健康和受損區域體積變化的動態
- 治療技術的有效性
此外，該機器向醫生提出建議，了解是否有必要將患者轉化為強化護理，無論是否需要將其連接到IVL設備。
服務測量精度高。高度健康和受影響的組織的體積以立方厘米表示。病理學的相對大小被測量為與肺的整個體積相關的百分比。獲得了確切的指標，完成了疾病的嚴重程度。
該疾病的最終結論，該計劃基於CT-0 CT-4分類。該機器提供了一份報告，具有定量值的描述和簡要評論。所有信息都存儲在數據庫中，確保患者治療的連續性。
服務測試在N.V.救護車舉行Sklifosovsky和莫斯科國立大學醫學科學中心以M.V命名。拉莫索洛夫以及資本的其他診所。該車分析了120萬CT研究。測試測試結果表明，該服務可用於遠程醫療磋商的聯邦區域體系。
Andrei Gavrilov是LLC令人興奮的發展的主管，尤其強調了服務效率。標準快照處理時間為10分鐘。 AI分析圖像，並將報告提供給醫生的速度快2倍 - 5-6.5分鐘。在服務的幫助下，每小時每小時兩次研究，可以舉行6項研究。這為醫生提供了迅速可靠的支持，在冠狀病毒大流行和其他危險和季節性感染的流行病中加載了大量工作。在莫斯科實驗期間，該計劃的作者能夠改進它，為實際工作做出更有用的醫生。莫斯科政府為開發商提供了對其優質產品的感激之情。
關於使用技術II的實驗計劃執行該國的其他地區。例如，在韃靼斯坦共和國“Innopolis”的第一個俄羅斯人工智能研究所在韃靼斯坦共和國的第一個俄羅斯人工智能研究所，開始測試電影院服務。
該程序分析了胸部器官的射線照相，識別和測量肺部損傷的尺寸和深度。該機器提供醫生一個由兩個文件組成的報告：
- 結構報告研究方案定義了身體病理變化的可能性。
- 主要X射線隨著施加熱圖，顯示了器官的病理變化的區域。
機器僅在30秒內處理快照。在報告中提供了清晰的圖像。
Innopolis學院研究所主任Ramil Kuleyev強調了巨大統計數據，表明放射科學家的負荷水平。在俄羅斯，在今年的過程中，我國每天都有大約80萬千萬的胸膛放射學研究，我們的國家每天都有22萬張圖片。所有這些卷都應該得到處理醫生。如果技術將在其工作中使用技術，結果的結果將更快，更準確地發生。從常規工作中解放醫生將允許對複雜案件進行更深入的研究，進行迫切研究的運作實施。
Ramil Kuleyev讚賞莫斯科健康信息系統作為歐洲最好的。它是俄羅斯的領導者，並允許您在大都市和區域醫療中心工作的實踐中介紹隨後介紹它們的新服務，方案和技術。為此，有所有必要的法規和技術。它們是由診斷和遠程醫療中心開發的，以及莫斯科健康的信息和分析中心。現在，新服務的開發人員可以在定性建立的IT基礎架構上測試他們的項目。
要參加莫斯科實驗，入口對基於計算機視覺技術的所有保健服務開放。其用於IT公司參與的應用可以提交給診斷和遠程醫療中心。其網站託管服務要求列表和必要的支持文檔列表。
滿足所述要求的那些開發將參與測試和測試功能的功能和算法的準確性。在這種情況下，必須將每個服務與ERI集成。成功通過測試服務獲得莫斯科政府的贈款。已成功通過測試的開發包括在工業電路中。它們可供醫療專業人員使用。
Karentoreiai的發展總監Inna Frost，高度評估了公司在莫斯科實驗中對公司測試的有用性進行了評估。考試有助於評估技術成熟，功能和實際效果。為新的搜索和改善開發的產品進行了高評級。
來源mos.ru.