Технологии искусственного интеллекта позволяют сократить время на описание снимков и помогают быстрее диагностировать заболевание COVID-19.
Компьютерное зрение на основе ИИ
Уже год московские врачи используют в радиологии технологии компьютерного зрения на основе искусственного интеллекта. В апреле прошлого года новый инструмент стали использовать для распознавания признаков коронавирусной пневмонии на КТ-снимках легких. Он позволяет медикам сократить время на описание снимков в среднем на 30 процентов и помогает быстрее выявлять COVID-19.
В экстренных ситуациях лечащий врач получает протокол рентгенолога уже через пять минут после исследования и быстрее ставит верный диагноз. Данная технология стала стандартной для диагностики коронавируса в Москве в начале пандемии, а в дальнейшем ее начали использовать и для выявления других заболеваний.
На сегодня искусственный интеллект обработал уже более 1,5 миллионов исследований – более 730 тысяч из них для диагностики COVID-19.
Расширение видов исследований
До конца 2020 года эксперимент проводили по четырем видам исследований. Кроме обнаружения коронавирусной инфекции, нейросети анализируют снимки для выявления признаков рака молочной железы, поражений легких при разных заболеваниях, например при раке легкого.
В 2021 году количество направлений, где применяется искусственный интеллект для обработки результатов исследований, расширили до 11. Среди них теперь магнитно-резонансная томография головного мозга, коленного сустава, предстательной железы, рентген опорно-двигательного аппарата и органов брюшной полости, компьютерная томография органов брюшной полости и головного мозга.
Облачное хранилище медицинских изображений
Возможностями компьютерного зрения могут пользоваться врачи всех московских медучреждений, подключенных к единому радиологическому информационному сервису Единой медицинской информационно-аналитической системы (ЕРИС ЕМИАС).
Облачное хранилище медицинских изображений объединяет в единую сеть более 1300 аппаратов лучевой диагностики. Когда исследования загружаются в систему, алгоритмы наносят цветовую разметку, которая обращает внимание рентгенолога на возможные отклонения. Снимки разбиваются на группы: первыми на описание попадают те, где с большей вероятностью будут обнаружены патологические изменения. При описании врачу доступно оригинальное исследование, а также вариант, обработанный ИИ – искусственным интеллектом.
Единая цифровая платформа здравоохранения
Нейросети повышают качество и скорость диагностики, помогают врачам не пропускать патологии в большом потоке исследований и выявлять группы пациентов с высоким риском развития заболеваний.
Внедрение подобных сервисов стало возможным благодаря единой цифровой платформе здравоохранения, разработанной комплексом социального развития Москвы и городским Департаментом информационных технологий (ДИТ). Они позволили столице справиться с вызовами пандемии COVID-19, обеспечив преемственность и непрерывность ведения пациента на всех этапах лечения.
