Новгородец разработал нейросеть, которая поможет врачам ставить верный диагноз!

МЕНЮ


Искусственный интеллект
Поиск
Регистрация на сайте
Помощь проекту

ТЕМЫ


Новости ИИРазработка ИИВнедрение ИИРабота разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика

Авторизация



RSS


RSS новости


2018-09-04 12:02

ии в медицине

В 2015 году новгородец Александр Виноградов победил в конкурсе бизнес-проектов программы «Ты – предприниматель («101 Стартап»). Через пару месяцев он основал компанию «Интеграл-М». С двумя товарищами Александр выполнял госзаказы по ремонту компьютерных томографов, аппаратов УЗИ и рентгеновских установок в Новгородской области и в Белгороде. Сегодня от этой работы 32-летний Виноградов и его команда перешли к разработке решений для медицины на базе искусственного интеллекта.

Разработанная ими нейросеть для скрининговых маммографических исследований в конце года будет протестирована в Новгородском онкологическом диспансере и поможет специалистам верно ставить диагноз. 

Александр Виноградов дал интервью пресс-центру областного правительства, которое опубликовано на сайте регионального министерства инвестиционной политики. Приводим его полностью.

– Александр, я правильно понимаю: сегодня в онкодиспансере врачи сами оценивают маммографические снимки? Они не используют для этого специальные разработки?

Да, на данный момент системы поддержки принятия врачебных решений не используются.

Насколько ваша система достоверна? Есть ли вероятность, что она может ошибиться?

Дело в том, что система не ставит окончательный диагноз, а лишь расставляет снимки по приоритетности. То есть, самые подозрительные предлагаются к рассмотрению в первую очередь. Снимки без патологий оставляются на потом. В результате, исключается эффект, когда у врача может «замылиться глаз» во время рутинной работы, и он пропустит что-то важное. Если говорить о цифрах, то достоверность в распознавании снимков без признаков патологии приближается к 99 процентам. Такой высокий показатель достигается за счет получения некоторого количества ложноположительных заключений, отсеиваемых врачами впоследствии, что для заявленного функционала не критично.

– Какова роль искусственного интеллекта в вашей разработке?

 Он в нашем случае - это система распознавания изображений с использованием глубоких нейронных сетей. Нейронная сеть – обучаемая система, которую можно натренировать на основании входных данных давать на выходе определенные результаты. Например: создавать стихи и тексты, прогнозировать курсы валют, анализировать изображения и находить неочевидные закономерности.

– Ваш проект – это бизнес-проект и, по всей видимости, успешный. Аналоги, с которыми он сравнивается, иностранные? Сегодня они применяются в медицине в России, в частности, в Новгородской области?

Вы правы. Иностранные аналоги есть. В Новгородской области они не применяются, а вот в Москве и Санкт-Петербурге скорее всего да. Сейчас нейронные сети – большой тренд в мире и в области медицины, в том числе.

– Как оценивают систему медики? В вашей команде есть врач?

– Система полностью подстраивается под потребности врачей. Сама постановка задачи в данном, конкретном исполнении идет от практикующих рентгенологов. В проекте по скрининговой системе задействованы два инженера и врач-рентгенолог высшей категории.

– Когда разработку начнут применять в новгородском онкодиспансере?

– По нашим прогнозам прототип будет готов до конца года. Внедрение разработки планируется на рубеже года.

– Как вы оцениваете перспективы разработки?

 По нашему общему мнению, исследования, направленные на поиск и распознавание сложных диагностических паттернов, пока что имеют слабую перспективу внедрения в нынешнем лечебном процессе. Наша же система оставляет сложную диагностику за врачом и лишь оптимизирует рутинные операции. Благодаря чему, врач может больше внимания уделить потенциально опасным снимкам. Если говорить о перспективах, помимо распознавания маммографических снимков также в процессе подготовка данных для анализа исследований легких и шейки матки.

–  С какими трудностями сталкиваетесь в работе?

 Сложна процедура регистрации нашей разработки в качестве медицинского изделия. Это длительный процесс. Сегодня регистрация медицинского программного обеспечения в Росздравнадзоре занимает порядка 300 дней. Кроме того, это достаточно дорогостоящий процесс.

Подробнее об Александре Виноградове можно прочитать также на сайте министерства инвестиционной политики Новгородской области.


Источник: 53news.ru

Комментарии: