В тестах участвовала 21 компания с 39 сервисами. За время исследования Университет Иннополис провёл 43 000 исследований снимков в медицинских организациях Москвы.
Эксперимент по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений провели специалисты комплекса социального развития Москвы, Департамента информационных технологий совместно с Центром диагностики и телемедицины Москвы и Департаментом здравоохранения.
Платформа для полной автоматизации флюорографических исследований Института искусственного интеллекта российского ИТ-вуза стала лидером по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы.
Специалисты Института искусственного интеллекта разработали платформу AI RADIOLOGY, которая анализирует медицинские рентгеновские изображения и определяет различные патологии легких, включая пневмонию, туберкулез, новообразования, пневмоторакс и другие. Нейронная сеть обучена на медицинских изображениях, полученных из медицинских организаций Республики Татарстан. Подобные системы автоматического анализа медицинских изображений позволяют сократить нагрузку на врачей-рентгенологов и снизить количество пропускаемых патологий.
Сервис работает в облаке Университета Иннополис и может быть интегрирован с любой медицинской организацией. Процесс обработки изображения, выдачи и отправки результатов занимает 30 секунд. Сервис выявляет 96 % исследований с патологиями, команда ИТ-вуза работает над повышением точности алгоритма. Сервис подключен к системе ЕРИС ЕМИАС г.Москвы, благодаря чему у врачей есть доступ к большинству медицинских организаций столицы России.
Директор Института искусственного интеллекта Рамиль Кулеев: «Проект по распознаванию патологий органов грудной клетки по рентгеновским изображениям — первый проект Университета Иннополис в области технологий искусственного интеллекта. Более 6 лет мы занимались научно-исследовательскими работами, участвовали в международных конкурсах, развивались, наращивали компетенции. Сложность искусственного интеллекта — в грамотном решении множества задач, в каждой из которых малейшие детали существенно влияют на конечный результат: формирование датасета, разработка алгоритмов, организация инфраструктуры для разработки и тестирования. Важнейшей составляющей является датасет или обучающая выборка, которая должна быть сбалансированной и максимально адекватной тем данным, на которых сервису придется работать в реальных условиях. Благодаря тесному сотрудничеству с медицинскими организациями Республики Татарстан нам удалось сформировать такой датасет. Ну и, конечно, ключевой фактор — это люди. Наша команда — настоящие профессионалы, вовлеченные в проект и нацеленные на результат. Участие в таком эксперимент для нас — возможность получить объективную оценку экспертного сообщества и оценить возможности сервиса в реальных условиях при большом потоке исследований».
