Первая платформа для анализа медицинских снимков получила официальную регистрацию в России
Многие инновационные разработки для сферы здравоохранения несут несомненный прогресс развития медицины. Но на стадии применения их, на практике разработчики сталкиваются с большими проблемами законодательства, ограничивающего возможности цифровых технологий. Регулятор работает над разработкой корректив в законодательство, но этот вопрос продвигается медленно, так как требует большого числа согласований с различными ведомствами.
Вместе с тем в России стали появляться первые ласточки, свидетельствующие о легитимизации и придании правового статуса передовым разработка на основе искусственного интеллекта в медицине.
Так, стало известно, что Росздравнадзор выдал первое в России регистрационное удостоверение (РУ) на программное обеспечение, которое применяется для анализа медицинских изображений. Удостоверение получила компания «Интеллоджик», резидент Кластера биомедицинских технологий Фонда «Сколково». Именно этот разработчик первым в России создал платформу для анализа медицинских снимков и использованием возможностей искусственного интеллекта.
Удостоверение получило класс риска 2б. Это означает, что платформа Botkin.AI может быть использована в учреждениях здравоохранения для организации диагностики, в том числе для диагностирования тяжелых заболеваний, угрожающих жизни пациентов.
Платформа Botkin.AI зарегистрирована в качестве медицинского изделия. Это означает, что ее разрешается использовать для управления, обработки, мониторинга, получения и отображения большого количества медицинских изображений. Можно использовать следующие типы и патологии:
- КТ исследования на злокачественные новообразования и коронавирус
- Рентгеновские снимки на туберкулез, рак, пневмонию
- Маммографические исследования для скрининга рака молочной железы
Инструментарий платформы Botkin.AI разнообразный из-за множества задач, которые она решает. В ней собраны математические модели для анализа медицинских изображений с использованием технологий искусственного интеллекта. Она имеет все необходимые для работы рентгенологов профессиональные инструменты. Ее решения позволяют пользователям интегрироваться с медицинскими информационными системами.
Тестирование и клинические испытания новой платформы были проведены на базе Центральной Клинической больницы Российской Академии Наук.
Первым регионом, в котором запустили продукт Botkin.AI, стал Ямало-Ненецкий автономный округ. Были проанализировано более трех тысяч снимков КТ. Точность анализа превысила 90%, а специфичность — более 80%. Это почти мировой рекорд. Тестирование продемонстрировало высокую точность разработки компании при определении признаков вирусной пневмонии. Автоматизация процесса расчета объема поражения легких сильно минимизирует время, затрачиваемое врачом на описание исследований. Возможности визуализации области поражения и патологий легочной ткани позволяют обратить первоочередное внимание на исследования, а возможность визуализации области поражения легочной ткани позволяет, в первую очередь, обратить внимание на исследования с более выраженными изменениями, а также для оценки изменений объема повреждения легких у пациентов с течением времени.
Сергей Сорокин, генеральный директор компании «Интеллоджик» (Botkin.AI) считает получение регистрационного удостоверения Росздравнадзора важным событием для дальнейшего развития и внедрения в практику новой технологии. Многие разработчики прилагают большие усилия для получения такого удостоверения. Этот документ служит своего рода пропуском для применения технологии в практической работе медицинских центров и свидетельствует о безопасности и эффективности платформы в клиниках.
РУ дает зеленый свет платформе для ее использования в региональных программах скрининга нацпроекта Здравоохранение «. Платформа поможет эффективной борьбе с коронавирусом, повысит точность и оперативность работы врачей-рентгенологов. Она может быть использована как в государственных, так и в частных медицинских организациях. Разработчики намерены в ближайшем будущем пройти международную сертификацию платформы. Дополнительно о проекте Вы можете узнать из интервью с Сергеем Сорокиным Искусственный интеллект с медицинскими знаниями. Платформа Botkin AI.
Юлия Щеглова, проектный менеджер Кластера биомедицинских технологий Фонда Сколково высоко оценивает лежащую в основе платформы Botkin.AI запатентованную технологию создания математических моделей для анализа медицинских данных. Она считает, что один из самых точных в мире инструментов для чтения и анализа медицинских снимков. Поэтому фонд «Сколково» выдал грант на разработку и испытания новой платформы компании «Интеллоджик». Регистрационное удостоверение делает эту технологию легитимной, правомерной и полноценной.
Анализ изображений широкого спектра поможет в диагностике и лечении самых разнообразных заболеваний. Это поможет сохранить здоровье и жизни многих пациентов.
Область искусственного интеллекта трансформирует практически все аспекты современного общества, включая получение медицинских изображений. В компьютерной томографии (КТ) искусственный интеллект обещает обеспечить дальнейшее снижение дозы облучения пациента за счет автоматизации и оптимизации процессов сбора данных, включая настройки параметров сбора данных.
После сбора данных оптимизация параметров восстановления изображения с помощью ИИ, усовершенствованные алгоритмы восстановления и методы шумоподавления изображения улучшают некоторые аспекты качества изображения, особенно в плане уменьшения шума изображения и обеспечения возможности использования более низких доз облучения для сбора данных.
Основанные на искусственном интеллекте методы автоматического сегментирования органов или обнаружения и характеристики патологии были переведены из исследовательской среды в клиническую практику с целью автоматизации, повышенная чувствительность.
Таким образом, с момента внедрения ИИ в рентгенологию большое количество технических достижений позволило не только облегчить работу врачей и увеличить клиническую пользу, но и снизить риск для пациентов за счет снижения дозы облучения, снижения вероятности ошибок при выполнении и интерпретации результатов исследований, обоснованных с медицинской точки зрения.
