В Челябинске тестируется новый цифровой сервис по исследованию поражений легких

Поражения легких у жителей Челябинска и Челябинской области являются частой патологией из-за неблагополучной экологической обстановки в регионе. Пандемия COVID-19 усугубила проблему с заболеваемостью легких на Южном Урале.

Поэтому применение искусственного интеллекта для раннего распознавания поражения легких стало для региона жизненно необходимым.

Правительство Челябинской области в сотрудничестве с компанией «Яндекс» запустили на территории региона новый проект по цифровому анализу рентгеновских снимков и результатов компьютерной томографии.

Экспериментальной базой пилотного проекта стал Южно-Уральский государственный медицинский университет. Здесь в течение месяца искусственный интеллект будет обрабатывать и анализировать изображения, подсчитывать степень поражения легких, выдавать информацию рентгенологам о начале патологических изменений в органах. С помощью новой технологии становится возможным обнаружить пневмонию, коронавирус, рак легкого на самых первых стадиях развития заболеваний.

Искусственный интеллект способен качественно проанализировать снимок всего за 3-5 минут.

Разработала данный продукт в партнерстве с «Яндекс.Облако» компания RADLogics –программная аналитическая платформа, разработанная для повышения производительности и точности радиологов.

Авторы планируют в течение месяца проверить работу своего сервиса, оценить его качество. Если технология покажет положительные результаты в работе, то разработчики планируют предложить свой продукт и другим регионам страны.

Компания RADLogics, основанная в 2010 году, занимается программным обеспечением для здравоохранения и разрабатывает решения на базе искусственного интеллекта. RADLogics предоставляет решения для анализа изображений с помощью машинного обучения, чтобы повысить производительность труда рентгенологов и улучшить результаты лечения пациентов. Она базируется в Бостоне, Массачусетс, США, и Тель-Авиве, Израиль и является одним из пионеров в использовании искусственного интеллекта. Так же в круг ее научных интересов входит анализ изображений машинного обучения, расширенная аналитика Big Data для поиска и анализа данных изображений, полученных с КТ, МРТ, ПЭТ-сканирований и рентгеновских снимков, чтобы сократить время выполнения диагностики до нескольких минут за счет автоматизации функций обнаружения и создания отчетов. Запатентованная компанией AI-платформа анализа медицинских изображений позволяет быстро разрабатывать алгоритмы искусственного интеллекта и обеспечивает бесшовную интеграцию в существующий рабочий процесс радиологии.

Решение Virtual Resident от RADLogic ищет, измеряет, характеризует и готовит предварительный отчет о результатах, используя анализ изображений машинного обучения для обработки огромного количества данных изображений, связанных с КТ, МРТ и рентгеновскими лучами. В течение нескольких минут черновик отчета, включающий основные изображения, доставляется в систему отчетов радиолога, что позволяет радиологам сосредоточить свое время и внимание на диагностике.

Выводы виртуального резидента объединяются с данными медицинской карты пациента. Каждая часть информации видна для просмотра и подготовки окончательного диагностического отчета, включая идентификацию пациента, метод визуализации, результаты (включая количественные измерения) и ключевые изображения. Платформа использует автоматический анализ изображений и, следовательно, не зависит от человека, что сводит к минимуму вероятность несоответствий.

Программное обеспечение RADLogics на базе искусственного интеллекта включает в себя алгоритмы, которые не только обнаруживают аномалии на компьютерной томографии грудной клетки и рентгеновских снимках, но также предоставляют радиологу автоматические предупреждения о сортировке, чтобы гарантировать своевременное рассмотрение потенциальных результатов. Решения компании обеспечивают количественный анализ компьютерной томографии и рентгеновских снимков для пациентов с подозрением на заболевание, включая процентную оценку объема, которая может помочь отслеживать результаты с течением времени. Доступ к этим приложениям поможет удовлетворить растущий спрос на эти решения, способные обрабатывать 1 миллион КТ и 10 миллионов рентгеновских исследований в день через облачную платформу RADLogics. Приведенные цифры наглядно демонстрируют, что анализ изображений ИИ позволяет сделать интерпретацию рентгенологических изображений более быстрой и эффективной. 

С самого начала пандемии, чтобы облегчить неизбежную нагрузку на системы здравоохранения, RADLogics оперативно внедрила анализ и интерпретацию изображений машинного обучения для автоматического обнаружения, количественной оценки и отслеживания COVID-19 с помощью КТ грудной клетки. RADLogics быстро разработала инструменты анализа КТ-изображений на основе ИИ для автоматического и точного обнаружения коронавируса в большом количестве исследований КТ. Предложенное решение классифицирует результаты КТ грудной клетки пациентов с COVID-19 с использованием анализа изображений с глубоким обучением, который дополнительно выводит предлагаемую оценку возможного заражения коронавирусом для измерения прогрессирования болезни или выздоровления пациентов с течением времени.

Александр Кузнецов, заместитель министра здравоохранения Челябинской области, положительно оценил результаты, полученные в первые же дни действия пилотного проекта. Он сказал, что медицинские работники высоко оценили точность и быстроту обработки снимков этого сервиса. Искусственный интеллект уже значительно разгрузил врачей от рутинных этапов в обработке и анализе снимков.

Генеральный директор компании «Яндекс» Елена Бунина также следит за эффективностью работы нового сервиса. Она заявляет о намерении масштабного сотрудничества с Челябинской областью в реализации образовательных и социальных проектов, поддержке малого и среднего бизнеса Южного Урала.

Подготовила Надежда Данилова