В РФ создали виртуального офтальмолога

Эту информацию сообщили разработчики и газета "Известия". Отмечается, что изображения загружаются в программное обеспечение, где искусственный интеллект (ИИ) проводит анализ и выдает предполагаемый диагноз.

Интересно, что в настоящее время нейросеть способна выявлять такие заболевания, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия. Однако специалисты отмечают, что данное решение имеет перспективы, но требует доработки. Например, для широкого использования в офтальмологии необходимо расширить спектр определяемых заболеваний. Важно, чтобы программа была способна обнаруживать и другие патологии глазного аппарата, чтобы она могла стать полезным инструментом для врачей в диагностике и лечении глазных заболеваний.

Исследователи из Донского государственного технического университета поделились информацией о том, что специалисты по программированию обучили искусственный интеллект распознавать дефекты зрения. Согласно заявлению, разработанное на языке Python программное обеспечение уже полностью готово к использованию.

Создатель проекта Михаил Шурдук пояснил, что врачу достаточно загрузить снимок глаза в специальное приложение для Windows, после чего нейронная сеть проанализирует его за 2–3 секунды и выдаст предварительный диагноз. Это значительно ускоряет процесс диагностики и позволяет начать лечение быстрее.

Столь инновационное ПО предназначено для использования на персональных компьютерах с операционной системой Windows. На данный момент другие операционные системы, такие как Linux и macOS, не поддерживаются. Однако разработчики не исключают возможности расширения функционала программы на другие платформы в будущем.

Эксперты сообщают, что разработанный программистами искусственный интеллект обучен на более чем трех тысячах снимков, полученных с помощью фундус-камеры. Они подчеркивают, что точность распознавания изображений достигает 95%. Это говорит о высоком уровне эффективности алгоритма, который базируется на архитектуре VGG-19, широко используемой специалистами для работы с изображениями.

В дальнейших планах разработчиков входит улучшение функциональности программного обеспечения. Для этого предполагается продолжить обучение искусственного интеллекта на новых снимках с подтвержденными диагнозами, с целью увеличения точности распознавания. Кроме того, разработчики стремятся расширить спектр распознаваемых заболеваний и обеспечить возможность сохранения уже имеющихся изображений в программе.

Важно отметить, что постоянное совершенствование алгоритма и расширение его функциональности позволят улучшить диагностику заболеваний глаз и повысить эффективность медицинских процедур. Такие инновации в области медицинской диагностики открывают новые перспективы для улучшения заботы о здоровье пациентов и борьбы с различными заболеваниями глаз.

На данный момент софт находится в стадии бета-версии, и пока нет точной информации о дате выхода полноценной версии программы. Однако врач-офтальмолог Татьяна Крюкова из компании BestDoctor подчеркнула, что интеграция искусственного интеллекта и фундус-камеры представляется очень перспективной. Она отметила, что на данный момент устройство способно распознавать ограниченный список патологий, но есть огромный потенциал для дальнейшего развития. Крюкова также отметила, что помимо опытных специалистов, программу могут использовать и молодые врачи, желающие подтвердить свои диагнозы.

Современные технологии становятся все более важными в медицине, облегчая работу врачей и улучшая качество оказываемой помощи. Гендиректор "Санаториум" и руководитель комитета по ИТ Ассоциации оздоровительного туризма и корпоративного здоровья Дмитрий Естенков отмечает, что новые инновации необходимы для ускорения процессов и принятия решений в медицине, сохраняя при этом главное - заботу о пациентах.

Следует отметить, что с развитием искусственного интеллекта возможности в диагностике и лечении различных заболеваний значительно расширяются. Управляющий директор технологических конкурсов НТИ Up Great Юрий Молодых подчеркивает, что ИИ уже сегодня может помочь в распознавании таких серьезных заболеваний, как катаракта, глаукома и другие, что значительно улучшает шансы на успешное лечение.

Помимо этого, для эффективной работы системы искусственного интеллекта необходимо аккумулировать большое количество данных. По мнению Юрия Молодых, сбор и качественная подготовка информации для обучения нейронных сетей является ключевым моментом в развитии медицинской технологии.

Эксперт центра компетенций НТИ "Бионическая инженерия в медицине" Петр Кшнякин подчеркивает, что датасет, содержащий снимки, размеченные профессиональными врачами с диагнозами и описаниями, является необходимым инструментом для обучения систем искусственного интеллекта в медицине. Без такой базы данных невозможно достичь высокой точности в диагностике и прогнозировании заболеваний.

Он также отмечает, что для дальнейшего совершенствования системы необходимо уделить внимание улучшению программного обеспечения. Помимо постановки диагноза, важно предугадать возможные пути лечения каждого пациента на основе данных его медицинской карты. Используя информацию из электронных записей, искусственный интеллект может предсказывать развитие заболевания и определять оптимальную стратегию лечения.

Следовательно, создание качественного датасета и развитие алгоритмов обработки данных являются ключевыми шагами в развитии медицинского искусственного интеллекта. Комбинирование информации о диагнозах, снимках и лечебных тактиках позволит системам ИИ стать более эффективными помощниками врачей и улучшить результаты лечения пациентов.

Эксперты московского Центра диагностики и телемедицины под руководством заммэра по вопросам соцразвития Анастасии Раковой разработали инновационный проект – первый открытый набор данных с результатами компьютерной томографии (КТ) головного мозга. Этот банк данных, включающий около 800 КТ-исследований, представляет собой ценный инструмент для обучения медицинских нейросетей. На дополнительной клинической и технической информации основаны возможности тестирования нейросетей для диагностики заболеваний головного мозга.

Важно отметить, что использование искусственного интеллекта в медицине становится все более распространенным и эффективным. Разработанный набор данных открывает новые перспективы для диагностики и лечения пациентов с заболеваниями головного мозга. Такие инновации помогут улучшить точность диагнозов и повысить эффективность медицинской помощи в этой области.

Анастасия Ракова подчеркнула, что возможность определения внутричерепного кровоизлияния с помощью нейросетей – лишь один из аспектов применения нового набора данных. Этот проект открывает двери для дальнейших исследований и разработок в области медицинской телемедицины и применения искусственного интеллекта в медицинской практике.

Новые предложения в начало:

В рамках стратегии развития здравоохранения Москва предоставила возможность регионам использовать медицинские ИИ-сервисы. Это позволит сократить разрыв в доступе к современным технологиям медицинской помощи.

Текст: Москва открыла доступ к медицинским ИИ-сервисам для регионов – Собянин

Новые предложения в середину:

Подобная инициатива способствует повышению качества медицинского обслуживания и улучшению диагностики заболеваний. Системы искусственного интеллекта могут значительно ускорить процесс диагностики и определения оптимального лечения.

Текст: Москва открыла доступ к медицинским ИИ-сервисам для регионов – Собянин

Новые предложения в конец:

Этот шаг также способствует обмену опытом между регионами и Москвой в области медицинских технологий. Развитие цифровизации здравоохранения является важным шагом на пути к улучшению медицинской помощи и повышению доступности лечения для всех граждан.

Источник и фото - m24.ru