1949

ИИ для раннего выявления онкологии

Июнь, 2019 год.

Система «Цельс» для поддержки принятия врачебных решений в радиологии. 

alt

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.
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. 

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.
  • Автоматическое формирование заключения.

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