147 миллионов из бюджета Москвы будет передано на внедрение искусственного интеллекта в медицине
Анализ медицинских изображений уже становится областью, в которой ИИ доказывает свои инновационные результаты. Фантасты, футурологи и голливудский кинематограф еще несколько десятилетий назад начали предсказывать, что настанет время, когда компьютеры будут сканировать людей с ног до головы, но на самом деле еще не существует единое медицинское устройство для выявления всех проблем со здоровьем. Может быть, оно будет создано в Москве?
Старт приема заявок на обучение ИИ В медицине
«18 февраля 2020 года департамент здравоохранения Москвы начинает прием заявок на участие в эксперименте по использованию технологий искусственного интеллекта (компьютерное зрение, ИИ/КЗ) для анализа медицинских изображений. К участию в конкурсе приглашаются разработчики программного обеспечения на основе технологий ИИ/КЗ, которое готово к бесшовной интеграции в рабочие процессы отделений лучевой диагностики», — говорится в сообщении на портале https://mosgorzdrav.ru/
Целью проекта обозначено исследование возможностей использования систем поддержки принятия решений на основе технологий искусственного интеллекта врачами отделений лучевой̆ диагностики столичных ЛПУ. К декабрю текущего ожидается выработка рекомендаций по внедрению в практику врачей лучевой диагностики инновационных инструментов, разработанных с применением технологий компьютерного зрения.
Проект был запущен в соответствии Постановлением Правительства Москвы от 21 ноября 2019 г. № 1543-ПП «О проведении эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы».
Участники эксперимента получат 16 грантов на внедрение технологий компьютерного зрения для автоматического анализа медицинских изображений исследованиям с помощью компьютерной томографии и низкодозной компьютерной томографии грудной клетки (с целью выявления рака легких), маммографии (для выявления рака молочной железы) и рентгенографии (с целью выявления патологии в легких).
Почему на передовую выходит компьютерное зрение?
Компьютеры являются отличными помощниками, когда дело доходит до выполнения структурированных задач большого объема. Актуальная задача состоит в том, чтобы заставить машину «понимать», на что она смотрит, разбивая изображения на атомарные компоненты и анализируя их на основе предварительной индексации. Это делается путем обучения нейронных сетей с миллионами изображений в процессе, называемом машинным обучением.
Успешное машинное обучение означает, что при представлении с новым изображением, похожим на изображения из учебных наборов, нейронная сеть может определить, есть ли какие-либо риски для здоровья, и все с превосходной точностью.
Разработчикам компьютерного зрения предстоит выполнить две основные задачи:
- Классификация объектов для разделения новых входных данных в существующих классах, для которых они были подготовлены;
- Идентификация объекта, где цель состоит в том, чтобы различать два элемента, принадлежащих к одной группе.
Компьютерное зрение должно принести новаторские инновации в медицинскую визуализацию.
Преимущества в использовании компьютерного зрения
Преимущество использования компьютерного зрения в КТ состоит в том, что весь процесс выявления опухолей, внутренних кровотечений и других угрожающих жизни состояний может быть автоматизирован с повышенной точностью, поскольку машина может идентифицировать даже те детали, которые невидимы для человеческого глаза.
Использование компьютерного зрения во время проведения маммографии тоже повысит уверенность врача в процессе диагностики внутрипротоковых образований и определении, есть какие-либо проблемы со здоровьем, которые следует принимать во внимание. Опираясь на обширные наборы данных, объединяющие многолетние медицинские знания, рентгенологические методы обследования с применением искусственного интеллекта могут продемонстрировать больший опыт, чем отдельный врач.
Аналогично компьютерное зрение можно научить классифицировать результаты рентгенографии с целью выявления патологии в легких так же, как это сделал бы онколог-рентгенолог, и точно определить все потенциальные проблемы за один раз. Это более здоровый подход с максимально ограниченным облучением, особенно нужный в случае обследования детей и пожилых людей.
Таким образом, машинное обучение значительно повысит точность прогнозирования, а потенциальные проблемы могут быть выявлены до того, как они выйдут из-под контроля.
Использование систем компьютерного зрения может привести к экономии месяцев, прежде чем вы узнаете об опасных для жизни условиях. В случае некоторых форм рака, это может быть разница между спасением или потерей пациента. Преимущество этих систем заключается в том, что их можно обучить распознавать даже малейшие отклонения.
Алгоритмы, заложенные в базу данных ИИ, могут быть многократно использованы для всех пациентов. Данные из различных медицинских центров будут постоянно вноситься в систему для дальнейшего обучения алгоритму, таким образом, последовательно повышая показатели точности.
В настоящее время проблема заключается в поиске правильных наборов соответствующих изображений для обучения ИИ, в том числе в редких случаях. Чтобы получить превосходную точность, такие тренировочные наборы должны иметь надлежащую маркировку и достаточно вариаций, чтобы избежать чрезмерного обучения в простых случаях.
Как подать заявку на конкурс?
Конкурс проводится в соответствии с Приказом Департамента здравоохранения города Москвы от 24 января 2020 г. № 43 «Об утверждении Порядка и условий проведения эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы». Экспертная поддержка эксперимента осуществляется Центром диагностики и телемедицины. Дополнительную информацию об эксперименте и сопутствующую документацию можно изучить на сайте mosmed.ai.
Конкурсные заявки и прилагаемые документы должны быть поданы в Департамент здравоохранения города Москвы по адресу: Оружейный переулок, д. 43, стр.1, 1-ый этаж, окно приема корреспонденции.