2021-03-12 16:30:05
#ТрендыПандемия показала, насколько сложно системе здравоохранения и врачам справляться с таким наплывом пациентов. На помощь приходят ИИ-платформы, которые изначально помогали искать на медицинских снимках опухоли и другие заболевания, а затем в нужный момент были перенастроены на обнаружение симптомов COVID-19.
Какие российские ИИ-платформы помогали врачам бороться с коронавирусом? CoBrain-АналитикаПлатформу «CoBrain-Аналитика» разработал «Сколтех» в рамках дорожной карты «Нейронет» НТИ. ИИ уже сейчас определяет заболевания лёгких по рентгенологическому и флюорографическому снимкам и способен выявить депрессию по МРТ. Список пополняется, так как платформа доступна для разработчиков.
«CoBrain-Аналитика» состоит из трёх компонентов:
Совместного рабочего пространства для разработки и сертификации медицинского ИИ CoLab.
Библиотеки приложений и базы знаний для врачей и пациентов – для получения альтернативного мнения по диагнозу 2nd opinion.
Образовательной части с лекциями и курсами для медиков MedEducation.
Botkin.AIПлатформа анализирует КТ, МРТ, маммографические и рентгеновские снимки, обращая внимание врачей на подозрительные участки. Так система снижает нагрузку на врачей и уменьшает шанс совершить ошибку.
В марте 2020 года на платформу добавили функционал для анализа пневмонии – так она начала помогать клиникам находить пациентов с коронавирусом.
Это первая в России платформа, зарегистрированная как «медицинское изделие с технологией ИИ класса риска 2б». То есть её можно применять в диагностике опасных заболеваний, в том числе онкологических.
По данным CrunchBase, проект привлёк $3,8 млн.
ЦельсПлатформа, которую разработала компания «Медицинские скрининг системы», помогает радиологам и онкологам принимать врачебные решения. Она находит на снимках доброкачественные или злокачественные изменения, указывает на них и интерпретирует результаты.
ИИ-платформа «Цельс» стала первой технологий на базе ИИ, включённой в Реестр отечественного ПО. Поэтому она может работать с государственными учреждениями.
Точность анализа изображений по маммографии составляет 95%, по флюорографии – 93%.
В прошлом году в платформу инвестировал 180 млн рублей венчурный фонд НТИ.
Система поддержки принятия врачебных решенийЦентр компетенций НТИ по направлению «Искусственный интеллект», организованный на базе Физтеха (МФТИ), разработал систему поддержки принятия врачебных решений в области флюорографии, маммографии, кардиографии.
По результатам испытаний, электрокардиографический модуль показывает точность 83%, флюорографический – 86%, маммологический – 81%.
«АнтиКох» и «АнтиКорона»Центр компетенций НТИ по направлению «Технологии хранения и анализа больших данных» на базе МГУ имени М.В. Ломоносова разработал облачный сервис «АнтиКох», а позже – «АнтиКорона».
Система анализирует флюорографию за 0,8 секунды. Разработка диагностирует туберкулёз на КТ с точностью в 93%.
Для обучения системы «АнтиКорона» использовались рентгеновские изображения из клиник США и ориентированные на лечение больных коронавирусом. Важно, что система распознаёт болезнь на флюорографии – такие аппараты есть почти во всех лечебных учреждениях России, что делает технологию доступнее.
«АнтиКох» и «АнтиКорона» привлекли 14 млн инвестиций.
Подробнее об этих и других российских разработках в области ИИ для медицины читайте в статье
.Развитие и поддержка таких проектов ведутся согласно дорожным картам «Хелснет» и «Нейронет» Национальной технологической инициативы. На рынке уже действуют ряд компаний, которые могут войти в список лучших в мире, и будут появляться новые проекты.
294 views13:30