17.03.202020

Российская газета: медицинские снимки будет анализировать искусственный интеллект

Российские разработчики создали проект программного обеспечения, которое позволяет проводить автоматизированный анализ данных снимков флюорографий, маммографий и кардиограммам на основе искусственного интеллекта. Точность такого анализа составляет 93%. В дальнейшем ее планируется повысить до 98%.

Новое программное обеспечение разработали специалисты Центра компетенций НТИ на базе МГУ «Технологии хранения и анализа больших данных». Специальные методы обработки массивов больших данных, которые образуются в ходе анализа медицинских изображений, позволяют лечащему врачу, обратившись в облачное решение, разработать персонализированный план лечения конкретного пациента, рассказали «РГ» в Российской венчурной компании (РВК – оператор центров компетенций НТИ).

В основе программного обеспечения – алгоритм автоматизированной диагностики болезней грудной клетки (туберкулез, онкологические и другие заболевания) с помощью нейронных сетей, которые прошли машинное обучение на более чем 270 000 рентгеновских изображениях (флюорограммах), размеченных специалистами-медиками министерств здравоохранения Республики Татарстан и Центрального Федерального округа. Медицинские данные пациентов хранятся на базе данных ЦОД индустриального партнера, который обеспечивает высокие стандарты безопасности данных. Оценка диагностической точности алгоритма в части анализа рентгенограмм грудной клетки была выполнена специалистами Центра диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения Москвы.

Отличительная особенность проекта – телемедицинская функция и наличие облачного центра обработки данных, где размещено соответствующее программное обеспечение. К разработанному ПО могут подключаться любые рентгенологические отделения стационарных медицинских учреждений всех уровней и мобильные телемедицинские комплексы (МТК), предназначенные для массового скрининга населения в сельской местности, удаленных и труднодоступных районах.

Благодаря этому медицинские диагностические изображения анализируются практически мгновенно, в режиме реального времени, а также снижается вероятность ошибок при обработке данных.

Полный текст статьи читайте на сайте «Российской газеты» по ссылке.