Система машинного обучения для расшифровки сканов мозга в педиатрии от GE

Компания General Electric совместно с Бостонской детской больницей разработала цифровую систему для лечения детских болезней, фокусирующуюся на диагностике заболеваний мозга путем анализа сканов. В этом проекте GE отвечает за программное обеспечение, использующее облачную систему компании, а радиологи больницы предоставили свою клиническую экспертизу. Новая система представляет собой систему поддержки принятия решений, помогающую радиологам интерпретировать полученные с помощью МРТ сканы детского мозга. Такое решение позволит существенно сократить время постановки диагноза, снизить затраты, а также уровень стресса, связанный с боязнью неправильной постановки диагноза, пишет Fierce Biotech.

Поскольку в раннем детстве мозг ребенка меняется очень быстро, болезнь может быть неправильно распознана как признак нормального развития мозга, а нормальное развитие может быть ошибочно принято за аномальные изменения и привести к дополнительным ненужным для ребенка тестам.

Хотя уже существуют базы данных медицинских изображений, с которыми можно сравнивать сканы, они, как правило, открыты только для педиатрических отделений крупных академических институтов. А партнеры намерены создать платформу, содержащую сканы мозга детей в разном возрасте, которые могут быть использованы любыми врачами во всем мире для сравнения с целью правильной интерпретации сканов детского мозга.

Хотя проект сейчас фокусируется на анализе МРТ-сканов детского мозга, GE планирует в дальнейшем использовать инструменты машинного обучения и для других медицинских приложений. Уже сегодня среди облачных решений GE есть несколько полезных для радиологов приложений, такие как приложения для планирования совместной работы радиологов и патологов, система совместного использования изображений и отчетов. Кроме того, в марте этого года в этот список добавилось приложение Imbio Lung Density Analysis, представляющее собой автоматическое средство анализа изображений легких на базе биомаркеров, помогающее врачам получать больше пользы от КТ-сканов.