Скорая интеллектуальная помощь
В России разработаны и внедрены в повседневную практику десятки программ, использующих искусственный интеллект для решения медицинских задач. Применению ИИ в здравоохранении посвящен 123-страничный отчет АНО «Цифровая экономика», на основе которого подготовлен этот материал. Все описанные проекты направлены на удовлетворение реальных потребностей врачей и пациентов: задачи перед разработчиками ставили заказчики из числа крупнейших клиник страны, работающих по системам ДМС и ОМС.
Мaшинное зpeние
Компьютерное зрение позволяет выявлять закономерности и аномалии в медицинских изображениях. Эта технология относится к ключевым трендам здравоохранения и уже широко используется в мире. При этом нейросети никогда не используются для постановки окончательного диагноза. Они лишь подсказывают врачу, на какие участки изображения стоит обратить внимание в первую очередь. Окончательное решение всегда принимает человек.
Выявить очаги COVID‑19 по КТ-изображениям
Система анализирует снимки, выявляет патологические образования в легких, в том числе уплотнения и участки «матового стекла», вычисляет их объемы, информирует о степени тяжести по классификации КТ‑0/КТ‑4.
Разработчики: «Медицинские скрининг системы», Care Mentor AI, «Третье мнение»
Направить специалистам рентгенограммы органов грудной клетки
С помощью компьютерного зрения программа анализирует рентгеновские снимки и автоматически направляет их разным специалистам в зависимости от выявленной патологии.
Разработчик: «Третье мнение»
Интерпретировать снимки конусно-лучевой компьютерной томографии (КЛКТ) в стоматологии
Программа сокращает время интерпретации КЛКТ с учетом проверки врачом до 1 минуты. Компьютерный анализ сводит к минимуму человеческий фактор и дает пациенту дополнительное мнение.
Разработчик: Dentomo
Распознать патологии на снимках маммографии
Алгоритмы компьютерного зрения определяют плотность ткани молочной железы и оценивают вероятность заболеваний, в том числе онкологических. Разработчик «Цельс» также создает алгоритмы для интерпретации КТ головного мозга.
Разработчик: «Цельс»
Поставить предварительный диагноз по медицинским изображениям
Облачная платформа анализирует ретроспективные данные на предмет пропущенных патологий. Система работает с разными видами изображений и помогает быстро направить пациента к нужному специалисту.
Разработчики: Botkin.AI, «Университет Иннополис», «Цельс», «Третье мнение»
Автоматизировать лабораторные анализы
Система представляет собой мобильное приложение и камеру, совместимую с большинством видов лабораторных микроскопов. Помогает врачу выполнять рутинные операции, например определение и подсчет паразитов в биоматериале.
Разработчик: «Сэлли ЭйАй»
Повысить точность патоморфологической диагностики
Программно-аппаратный комплекс превращает практически любой микроскоп в цифровой. Облачная платформа помогает специалистам из разных уголков страны присоединиться к анализу изображений на предмет патологических новообразований.
Разработчик: OneCell
Выявить рак шейки матки на ранней стадии
Искусственный интеллект анализирует изображения, полученные в ходе кольпоскопического исследования, увеличивая точность постановки диагноза с 69 до 90 % и снижая время описания снимков с 20 до 12 минут.
Разработчик: «ВИКС.АИ»
Выявить признаки инсульта
Анализируя КТ-снимки головного мозга, алгоритм «КТ Инсульт» за 2 минуты выдает предварительный диагноз в ситуации, когда промедление недопустимо. Также среди проектов SBER MED AI — системы машинного зрения для анализа КТ легких и маммографии.
Разработчик: SBER MED AI
Определить ЛОР-заболевание
Предварительный диагноз ставится на основе фотографий, полученных в ходе эндоскопического исследования ЛОРорганов. Диагностика может проводиться как в клинике, так и у пациента на дому.
Разработчик: Pirogov.AI
Выявить заболевания желудочно-кишечного тракта
В ходе эндоскопического исследования ЖКТ (гастроскопия, колоноскопия) искусственный интеллект в реальном времени обращает внимание врача на участки с возможной патологией, сокращая время поиска таких участков с 15 минут до 30 секунд.
Разработчик: Демидовский университет
Обpaботка естeствeнного языкa
Медицинские карты пациентов содержат огромное количество информации — это самые настоящие «большие данные». Анализируя их, можно предсказывать заболевания задолго до их появления, выявлять врачебные ошибки, адресно приглашать пациентов на профилактические мероприятия. Сложность заключается в том, что изначально медкарты не машиночитаемы. Они содержат словесные описания, в лучшем случае напечатанные на компьютере, в худшем — написанные «почерком врача».