7255
ИИ для раннего выявления онкологии
Июнь, 2019 год.Система «Цельс» для поддержки принятия врачебных решений в радиологии.
Какую проблему решали
Ключевую роль в снижении смертности от рака молочной железы играет точная и своевременная диагностика заболевания, обязательной частью которой является корректная интерпретация медицинских изображений.
После проведения исследования на маммографе данные пациента поступают в цифровом виде врачу на рабочую станцию.
Врач анализирует снимок и вручную готовит заключение, что занимает много времени. Из-за высокой нагрузки специалист может пропустить признаки болезни на ранней стадии.
Врач анализирует снимок и вручную готовит заключение, что занимает много времени. Из-за высокой нагрузки специалист может пропустить признаки болезни на ранней стадии.
Решение проблемы
Компания «Медицинские скрининг системы» внедрила в ГБУЗ «Тамбовский областной онкологический клинический онкодиспансер» систему «Цельс» для поддержки принятия врачебных решений в радиологии.
Искусственный интеллект анализирует цифровые медицинские изображения и выявляет малозаметные признаки различных патологий, в том числе онкологии на ранней стадии.
Система интегрируется в привычное рабочее окружение радиолога, автоматизируя рутинную часть работы. Сервис автоматически формирует заключение, врачу необходимо лишь ознакомиться с ним и при необходимости дополнить.
Применяемые технологии
Решение состоит из нейронных сетей, каждая из которых решает свою задачу: классификацию, детекцию патологий, определение плотности ткани молочной железы.
Сервис позволяет работать с различными типами входных данных, а также идентифицировать один и тот же объект на разных проекциях.
Для обучения алгоритма использовано 115 тысяч исследований, включая публичные датасеты, неразмеченные снимки и исследования с верифицированной бинарной разметкой.
Сервис позволяет работать с различными типами входных данных, а также идентифицировать один и тот же объект на разных проекциях.
Для обучения алгоритма использовано 115 тысяч исследований, включая публичные датасеты, неразмеченные снимки и исследования с верифицированной бинарной разметкой.
Бизнес-процесс
До проекта:
- 7 минут 15 секунд — среднее время чтения маммограммы и подготовки заключения врачом.
- Риск пропуска патологий.
- Влияние человеческого фактора на интерпретацию снимков.
После проекта:
- 4 минуты 50 секунд — время чтения маммограммы и подготовки заключения с помощью системы «Цельс».
- Минимизация ошибок, вызванных человеческим фактором.
- Приоритезация списка исследований: ранжирование от наибольшей вероятности наличия патологии до наименьшей.
- Визуализация признаков заболевания.
Результаты
Команда ГБУЗ «Тамбовский областной онкологический клинический онкодиспансер»
Илья Новиков
Руководитель инновационных проектов Тамбовского областного клинического онкодиспансера
Команда Celsus
Артем Капнинский
Коммерческий директор
Евгений Никитин
Руководитель AI-разработки
Похожие кейсы
AI-кейсы с доказанной бизнес-эффективностью. Все проекты успешно прошли проверку комиссией из признанных экспертов в технологиях и бизнесе.
