На основе технологий ИИ сегодня создаются уникальные системы диагностики. С помощью этих сервисов увеличивается скорость и качество диагностических исследований. Уникальную цифровую систему диагностики разработала якутская компания «Сайберия». Разработка прошла тестирование в шестнадцати российских клиниках. Три больницы внедрили ее в практическую деятельность и продолжили ее использование.
На сегодняшний день тестирование системы идет и в зарубежных странах. Три медицинских клиники в Европе проводят ее испытание. Тайвань и Канада прислали приглашение поучаствовать в своих акселераторах. Инвесторы также заинтересовались новой разработкой — она сумела привлечь около 300 тысяч долларов инвестиций.
Эффективность работы системы обеспечивается методом анализа медизображений КТ, основанного на технологии компьютерного зрения и машинного обучения. Именно этот метод выбрал разработчик для своего проекта.
С помощью инновационного способа происходит автоматическое распознавание различных патологических процессов на медицинских изображениях. Оперативная и точная подсказка нейросети позволяет врачу быстро и точно поставить диагноз пациента. Авторы разработки добились высокой точности работы машины — она в 95% случаев ставит верные предварительные диагнозы. Причем весь процесс занимает всего 45 секунд. К сегодняшнему дню в системе было обработано уже более 10 тыс. КТ-исследований.
Во время пандемии коронавируса, в 2020 году, система была успешно использована для прикладных задач для выявления признаков вирусной пневмонии коронавируса и узелковых образований в легких.
Тогда компания из Якутского ИТ-парка, разработала программное обеспечение, автоматизирующее процесс выявления пневмонии, ассоциированной с COVID-19, с применением алгоритмов машинного обучения. Принцип второго мнения помогает врачам выявлять коронавирусную пневмонию на ранней стадии. Сначала в пилотном режиме программное обеспечение начало работать в третьей городской больнице Якутска.
Алгоритмы, разработанные командой Сайберия с применением ИИ, позволили автоматизировать диагностический процесс и анализировать данные КТ с высокой точностью. Программное обеспечение автоматизирует процесс принятия решений на основе изображений КТ, и дает рекомендации врачам обратить внимание на тех, кто из пациентов скорее всего болен коронавирусной пневмонией, а кто страдает от других форм воспаления легких.
Точность нейросетевой модели составляет 95% вероятности того, что болеющий короновирусной инфекцией будет правильно идентифицирован среди других случаев пневмонии.
Чувствительность — 87% — это вероятность того, что случай с COVID-19 будет правильно идентифицирован как случай с SARS-CoV-2.
Специфичность — 97% — это вероятность того, что не ковидный пациент будет правильно продиагностирован, как не болеющий коронавирусом.
Идея обучения нейронных сетей возникла у разработчиков, когда они участвовали в глобальном хакатоне COVID-19, организованном Всемирной организацией здравоохранения (ВОЗ) в сотрудничестве с такими технологическими компаниями, как Facebook, Microsoft и Twitter. Целью хакатона была разработка решений для борьбы с распространением коронавирусов и последствиями пандемий. Как участники соревнования они обучали нейронную сеть выявлять пневмонию COVID-19, а впоследствии решили развить эту идею в проект.
Согласно рекомендациям экспертов Московской службы здравоохранения и ВОЗ, в настоящее время для первичной диагностики коронавирусной пневмонии используется компьютерная томография. Основным симптомом этого заболевания является поражение легких в виде интерстициальной пневмонии. Поскольку интерстициальную пневмонию трудно диагностировать даже опытным радиологам, программное обеспечение помогает в раннем выявлении этого заболевания, которое может протекать бессимптомно. При заболевании этим новым видом пневмонии, самым опасным осложнением становится острый респираторный дистресс-синдром. Для эффективного лечения вирусная пневмония должна быть выявлена на ранней стадии.
В текущем 2021 году компания «Сайберия» поставила новые задачи. Разработчики решили применить имеющиеся наработки для создания модуля автоматизированного обнаружения признаков острого нарушения мозгового кровообращения: геморрагического ишемического инсульта. Диагностика с помощью ИИ значительно сократит время, требующееся даже самому опытному кардиологу на обнаружение болезни, а от того, насколько оперативно будет назначена тромболитическая терапия, зависит тяжесть протекания болезни и скорость выздоровления.
#ЦИФРОВАЯМЕДИЦИНАВРОССИИ
#КОРОНАВИРУС #COVID-19 #КОВИД-19
#ИСКУССТВЕННЫЙИНТЕЛЛЕКТ
#САЙБЕРИЯ
