Skolkovo Digital Health Meetup: искусственный интеллект в здравоохранении

15 февраля в Технопарке «Сколково» прошло мероприятие по цифровой медицине ­– Skolkovo Digital Health Meetup – встреча  партнеров, экспертов, инвесторов и резидентов «Сколково», представляющих IT и биомедицинский кластеры.

В обсуждении приняли участие ключевые представители Фонда «Сколково», свои разработки представили более 50 инновационных компаний – участников «Сколково», а также индустриальные партнеры Фонда, компании Philips и Bayer, которые занимают значительную долю зарождающегося ранка цифровой медицины.

Нейросети и диагностика

Немало внимания было уделено теме использования технологии нейросетей при установлении диагноза. Резидент «Сколково» компания «Третье Мнение» занимается обработкой рентгеновских снимков с использованием технологии нейросетей для улучшения качества диагностики и оперативного распознавания болезней.

Система представляет собой нейронную сеть, которая способна определить вид патологии по медицинскому изображению в режиме онлайн с точностью 75-95%. В результате пользователи из любой точки мира могут получить быстрый ответ на вопрос о наличии острых и опасных для жизни заболеваний. Для обучения нейронной сети необходимо предварительно собрать, оцифровать и разметить медицинские анализы в виде изображений.

Специалисты проекта занимаются разметкой снимков для создания нейросетей. Проект «Третье Мнение» существует больше года, и на сегодняшний момент командой компании было размечено более 60 тысяч медицинских снимков. «Мы работаем с рентгеновскими снимками глазного дна, легких, а также маммографии и делаем попытки обрабатывать КТ и МРТ снимков, – поясняет руководитель проекта Анна Мещерякова. – Мы также работаем по направлению УЗИ ­­– наши эксперты разметили 3600 снимков мочевого пузыря».

По ее словам, компания работает на стыке медицины и программирования. «Для каждого из наших направлений медицины мы подбираем свои алгоритмы, так как у каждого изображения есть свои особенности, – рассказала она. – Вместе с научными руководителями каждого направления выверяем список нозологий и подбираем инструменты для разметки. На сегодня у каждого продукта есть своя нейросеть, однако на уровне платформы они составляют единую нейросеть».

Пилотным проектом компании является анализатор клеток крови. Специалисты проекта разметили более 20 тысяч снимков. На сегодняшний момент анализатор, разработанный компанией, может распознавать 23 типа клеток крови на уровне врача-эксперта – это больше, чем может распознать профессиональный медицинский сканер.

Искусственный интеллект и диагностика

Компания Botkin.AI занимается разработкой технологий искусственного интеллекта и внедрением их в медицину. Botkin AI проводит анализ и распознавание диагностических изображений, оценивает риски развития заболеваний, занимается мониторингом лечебного процесса и выявлением ошибок, а также делает пре-скрининг пациентов для клинических исследований.

«Мы понимали, что та область, в которой нам предстоит работать, требует достаточно серьезной подготовки технологий, – рассказал основатель проекта Сергей Сорокин. ­–Те проблемы, которые существуют с реализацией проектов искусственного интеллекта в других областях, многократно усиливаются в медицине. А это необходимость большого количества данных, большое количество нозологий при небольшом количестве данных, что влияет на возможность эффективного построения моделей».

По словам Сорокина, важная особенность в применении искусственного интеллекта в здравоохранении заключается в том, что при постановке диагноза сложно объяснить, почему система поставила тот или иной диагноз. Это проблематично, так как конечное решение по диагнозу принимает врач, при использовании таких систем нужно понимать логику действия алгоритмов искусственного интеллекта. При этом компании удалось разработать такие инструменты, которые показывают логику построения решений искусственного интеллекта.

На базе технологии искусственного интеллекта компания создала систему, анализирующую и распознающую КТ изображений для диагностики рака легких. Пилотный проект компании связан с ретроспективным скринингом КТ-изображений для его раннего распознавания. В рамках разработки своих проектов компания использует цифровые хранилища изображений, которые анализируются системой с целью выявления патологий.

Телемедицина

Одним из успешных результатов внедрения технологий в медицину предсказуемо оказалась телемедицина – возможность оперативной консультации с врачом без необходимости посещения клиники. Таким сервисом является Яндекс.Здоровье, разработанный для наиболее оперативной связи пациента с врачом.

Яндекс.Здоровье предоставляет единую точку входа для всех нужд, связанных со здоровьем и здоровым образом жизни. На данный момент сервис можно открыть в браузере и через мобильное приложение. Пациент может воспользоваться службой телеконсультаций с врачами, записаться на прием к врачу (на территории Москвы и МО), ознакомиться с картой пациента и справочником лекарственных препаратов.

«Когда мы начали этим заниматься,  мы быстро поняли, что самая большая проблема – это промежуток между возникновением у человека проблемы и непосредственной консультацией с врачом, – рассказал Григорий Бакунов, директор по распространению технологий Яндекса. –  В результате мы решили создать сервис, который смог бы моментально соединить пациента с врачом. Все, что нужно сделать пациенту – это указать свою проблему и нажать на кнопку. При этом сервис не дает пациенту возможности выбрать врача по фамилии или клинике, мы просто гарантируем человеку, что ему ответит проверенный и квалифицированный специалист».

Сервис запустился в мае 2017 года и пока работает в бета-режиме. За декабрь сервис оказал около 30 тысяч медицинских консультаций.

Источник: polit.ru

Реклама