x
»
Быть в курсе событий mHealth
Главное меню
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
x
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
AI-система диагностирует различные заболевания по одному КТ-скану

AI-система диагностирует различные заболевания по одному КТ-скану

Новая технология, которая использует данные компьютерной томографии (КТ), позволит экономить рабочее время рентгенолога и, в конечном счете, предназначена для спасения жизни пациентов, позволяя врачам ставить ранние диагнозы.

Компания Infervision North America (подразделение китайской технологической фирмы) разработала новый алгоритм на базе технологии искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) InferRead CT Chest, который способен автоматически обнаруживать и характеризовать легочные узлы (разрастание тканей в легких) на основе анализа КТ-сканов грудной клетки. Эта система может просмотреть данные КТ, которая обычно состоит из 300-400 срезов, и проанализировать легочные узлы на каждом срезе и сообщить радиологу, где они находятся, а также предоставить о них другую информацию. Она способна определить размер, диаметр, объем, номер среза, где находится узелок, в какой части легких он находится, насколько злокачественным он является и каковы шансы развития рака в этом месте.

Недавняя модификация платформы добавила ей возможности для обнаружения еще трех заболеваний с помощью одной набора КТ-данных грудной клетки. Эти состояния включают кальцификацию легочной артерии, перелом костей и хроническую обструктивную болезнь легких.

Платформа получает изображения с КТ-сканера после завершения процедуры сканирования, которые передаются в нее в соответствии со стандартом DICOM*, либо используя для этого подключение к системе PACS**. После обработки результат через собственный пользовательский интерфейс отображается на рабочей станции радиолога или подключается к PACS, где рентгенолог сможет просматривать изображения.

Разработчики системы говорят:

Мы не пытаемся заменить врача, но стараемся сэкономить его время, чтобы привлечь его внимание к подозрительным местам на снимках. Например, для легочного узла мы выделяем изображение, на котором он виден, чтобы радиолог мог взглянуть на него и принять окончательное решение.

Эффективность платформы была недавно протестирована в ходе клинических испытаний, при чем ученые обнаружили, что при использовании InferRead CT Chest общая чувствительность обнаружения легочных образований увеличилась, а время обработки каждой компьютерной томографии уменьшилось. Компания полагает, что их программный продукт сможет помочь существенно снизить время, требуемое радиологам для просмотра каждого изображения, уменьшив таким образом проблему "узкого бутылочного горлышка", которая часто ведет к затяжке лечения.

В настоящее время платформа находится в процессе сертификации в США и Европе, при этом она уже используется в 250 больницах в Китае и тестируется в 30 больницах на территории США, Японии и Европы.

* DICOM (Digital Imaging and Communications in Medicine) — медицинский отраслевой стандарт создания, хранения, передачи и визуализации цифровых медицинских изображений и документов обследованных пациентов.

** PACS (Picture Archiving and Communication System) — системы передачи и архивации DICOM изображений, предполагают создание специальных удаленных архивов на DICOM-серверах, где весьма объемный архив может длительное время существовать в «горячем» виде и быть быстро доступным для поиска и просмотра интересующей информации по DICOM сети.

Просмотров: 340
×
Вход на сайт
Войти на сайт, используя аккаунт в социальных сетях
×
Учетная запись
×
Подписка на рассылку
×
Обратная связь