В Москве расширили уникальную цифровую библиотеку обезличенных наборов данных для оценки и обучения нейросетей. Теперь она представлена по всем основным модальностям лучевой диагностики, а также по ЭКГ и УЗИ. Таким образом, разработчики сервисов искусственного интеллекта из любых регионов могут получить доступ уже к 40 датасетам. Это поможет в тестировании и дообучении собственных интеллектуальных решений для анализа медицинских исследований. Об этом сообщил заместитель руководителя Департамента здравоохранения города Москвы Илья Тыров.
«Московская лучевая диагностика использует сервисы искусственного интеллекта не первый год. Они облегчают работу столичных врачей и помогают не пропустить даже самые незаметные признаки патологии. У нас накоплен огромный опыт в этой сфере, и мы готовы делиться наработками. Для этого мы открыли доступ к уникальной библиотеке наборов данных, где сегодня любому желающему доступно уже 40 датасетов по большинству основных модальностей, например, по ультразвуковым исследованиям, электрокардиографии, рентгенографии, компьютерной и магниторезонансной томографии и другим. Разработчики, исследователи, студенты и другие пользователи могут свободно скачать такие наборы данных по нужной модальности и анатомической области для тестирования собственных нейросетей», — рассказал Илья Тыров.
Датасеты — это наборы обезличенных рентгенологических снимков, созданные в рамках Московского эксперимента по внедрению компьютерного зрения в медицину. Библиотека открытых датасетов появилась три месяца назад, на сегодня количество наборов в ней увеличилось более чем в 4 раза — до 40. Все они опубликованы на платформе mosmed.ai.
Наборы данных могут применяться при самотестировании нейросетей для поиска признаков патологий сердечно-сосудистой системы, головного мозга, органов грудной клетки и других патологий. Наибольшей популярностью пользуется датасет КТ-изображений органов грудной клетки, с целью обучения ИИ-сервисов для поиска признаков COVID-19 его просматривали более 4 тысяч раз и скачали свыше 700 пользователей. На втором месте — объединенный датасет сразу по нескольким видам исследований для самотестирования.
Второе место занимает объединенный датасет сразу по нескольким видам исследований, таким как компьютерная томография, маммография, рентгенография, флюорография. Замыкает тройку набор данных МРТ головного мозга.
«Назначение у опубликованных датасетов разное: для проведения технического или диагностического селф-теста нейросети, научного исследования, калибровочного или функционального тестирования сервиса искусственного интеллекта в рамках Московского эксперимента. После успешного самотестирования разработчик может подать заявку на участие в Московском эксперименте, а при успешном прохождении этапов эксперимента алгоритм может быть внедрен в работу столичного здравоохранения. В этом плане наш Центр уникален: мы единственные в стране предоставляем весь цикл услуг, связанных с созданием и работой алгоритмов — от помощи с определением направления работы нейросети и ее тестирования до клинических испытаний и внедрения в клиническую практику», — отметил Юрий Васильев, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике Департамента здравоохранения города Москвы, директор Центра диагностики и телемедицины ДЗМ.
Эксперимент по внедрению компьютерного зрения в медицину был запущен Комплексом социального развития Москвы на базе столичного Центра диагностики и телемедицины и городским Департаментом информационных технологий. Центр стал площадкой для развития технологий искусственного интеллекта в России. Сервисы искусственного интеллекта интегрировали в Единый радиологический информационный сервис единой медицинской информационно-аналитической системы (ЕМИАС). Таким образом, радиологи всех медицинских учреждений Москвы, подключенных к ЕМИАС, получили возможность использовать инновационные технологии.
Москва уже десять лет активно работает над цифровизацией системы здравоохранения. Сейчас основой этого процесса является единая цифровая платформа здравоохранения. Она обеспечивает персонифицированное ведение каждого пациента на всех этапах: от постановки диагноза и лечения до последующего наблюдения. Благодаря платформе все данные о состоянии здоровья горожан доступны в режиме онлайн как врачам, так и самим пациентам.