x
»
Быть в курсе событий mHealth
Главное меню
Быть в курсе событий mHealth Подписаться
x
Быть в курсе событий mHealth Подписаться

#анализ изображений

13 Сентябрь
549
Компания Infervsion объявила о подписании партнерских соглашений с 200 китайскими больницами в рамках которого в них будет внедрено решение на базе технологий глубокого обучения и искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) для анализа медицинских изображений. Технология Infervision сегодня ежедневно обрабатывает порядка 20 000 сканов легких с целью обнаружения признаков рака, что делает это решение самой используемой AI-платформой в мире. Ее применение подчеркивает, какое большое значение сегодня приобретает интерпретация медицинских изображений с использованием AI-технологий, а также их использование в других сферах современного здравоохранения. Глава компании Чен Куан подчеркивает важность новых технологий в этой сфере, говоря В нашей стране ощущается очень сильная нехватка квалифицированных врачей. И поскольку врач вынужден каждый день обслуживать так много пациентов, качество лечения, которое надеется получить пациент, очень сильно варьируется в разных местах...
03 Июль
1,551
На днях мы писали о том, что разработанная в Великобритании система искусственного интеллекта (artificial intelligence, AI) с успехом прошла тест, который позволяет получить разрешение работать врачом общего профиля. Результаты тестов были лучше, чем у людей. Теперь пришло еще одно сообщение, на этот раз из Китая. Система на базе AI смогла вдвое превзойти команду из 15 самых профессиональных китайских врачей в диагностике опухоли мозга и прогнозировании распространения гематомы. Эта система, получившая название BioMed, была разработана в Центре исследований технологий искусственного интеллекта для неврологических расстройств при пекинской Неврологической клинике Тяньтань. Новое решение вошло в длинную линейку продуктов и технологий этого центра, предназначенных для анализа изображений. При диагностике опухолей мозга система BioMed была точна в 87% случаев, в то время как медицинские профессионалы только в 66%. При этом AI потребовалось всего лишь 15 минут для диагностирования...
24 Февраль
965
Одним из основных инструментов, которые сегодня врачи используют для диагностики различных болезней, начиная от рассеянного склероза и заканчивая сломанными костями, является магнитно-резонансная томография (МРТ). Однако анализ сканов, полученных при МРТ, занимает сегодня часы и даже дни. При этом, если требуется более детальное исследование или сканы получились не совсем качественными, пациенту приходится приходить на повторную процедуру. Отметим, недешевую. Исследователи из Техасского центра продвинутых вычислений (ТЦПВ), Центра медицинской науки Техасского университета и компании Philips Healthcare разработали новую автоматизированную платформу, способную проводить глубинный анализ изображений, полученных при МРТ, буквально за несколько минут. Такая технология позволяет минимизировать количество повторных процедур и сэкономить миллионы долларов в год, пишет Medical News. Эта платформа объединила в себе возможности МРТ-сканера Philips с вычислительной мощью одного из самых...
12 Февраль
2,146
Медицинская визуализация включает в себя любую технологию или метод, позволяющий визуально отобразить внутренние "тайны" нашего тела. Среди наиболее известных методов - рентгенография, ЭКГ, магнитно-резонансная томография, компьютерная томография и УЗИ. И что вам приходит на ум, когда вы слышите эти названия? Вероятно, большие неуютные помещения в больнице с громоздкой и с виду сложной техникой. Увы, пока это так. Везде. И именно поэтому сейчас во всех странах ощущается проблемы с доступом к таким исследованиям, поскольку такое оборудование дорогое, не везде имеющееся и для его обслуживания требуется специальное обучение. И, более того, расшифровка изображений, полученных с помощью этой техники очень сложна и доступна лишь ограниченному количеству специалистов, что еще более затрудняет доступ к таким услугам. Вот почему сразу несколько молодых компаний решили использовать искусственный интеллект для того, чтобы изменить эту ситуацию. Мы хотим познакомить вас с некоторыми из...
02 Февраль
1,175
Компания Zebra Medical добавила еще один алгоритм класса машинного обучения в свою платформу анализа медицинских изображений. Новое расширение программного обеспечения, которое позволяет идентифицировать компрессионный перелом позвонков, дополнило другие алгоритмы, которые могут определять плотность костной ткани, ожирение печени и кальциноз коронарных артерий, пишет Fierce Biotech. С помощью своей платформы анализа изображений Zebra "обучает" программное обеспечение читать различные медицинские изображения и ставить по ним диагноз. Именно такое программное обеспечение необходимо в современных условиях для быстрого и точного радиологического сервиса. Цель проекта - создать систему, которая может отмечать различные признаки заболеваний в изображениях, помогая врачам идентифицировать их признаки еще на ранней стадии. Компрессионный перелом позвонков встречается достаточно часто, но только треть из таких случаев эффективно диагностируется, утверждают представители...
29 Ноябрь
1,453
Компьютерная томография не всегда дает ответы на все ваши вопросы, но, чтобы получить дополнительную консультацию, "второе мнение", требуется время и, чаще всего, деньги. Молодая израильская компания Zebra Medical Vision разработала платформу машинного обучения, решающую эту проблему, т.е. позволяющую получить искомое "второе мнение". Программное обеспечение Zebra, получившее название Profound, считывает данные со сканов компьютерной томографии, анализирует эту информацию и выдает медицинский отчет, причем по словам представителей компании, с точностью 90%. Компания ставит своей целью разрушить давно устоявшиеся барьеры в медицинском мире предоставив миллионам людей возможность получения точного анализа медицинских изображений в любое время и прямо на дому, пишет Venture Beat. Программное обеспечение Profound основано на алгоритмах, разработанных для обнаружения и анализа определенных заболеваний, базируясь на огромном количестве анонимных данных пациентов, полученных из...
×
Вход на сайт
Войти на сайт, используя аккаунт в социальных сетях
×
Учетная запись
×
Подписка на рассылку
×
Обратная связь