14.09.2022 5579
Теперь нейросети способны определять признаки артроза коленного сустава на рентгенограммах и эмфизему на компьютерной томографии органов грудной клетки. Об этом сообщил заместитель руководителя Департамента здравоохранения города Москвы Илья Тыров.
По его словам, с введением новых алгоритмов умные технологии помогают медикам в поиске заболеваний уже по 15 направлениям исследований. На сегодняшний день искусственный интеллект обработал более семи миллионов лучевых исследований, и в будущем планируется расширение области применения до 29 различных направлений.
Искусственный интеллект не только упрощает работу врача, но и обращает внимание на малейшие отклонения, сигнализируя об этом. В результате рентгенологи получают уже размеченные алгоритмом снимки, которые они могут самостоятельно описывать. При этом врач имеет возможность не согласиться с выводами искусственного интеллекта и принять решение самостоятельно.
Юрий Васильев, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике Департамента здравоохранения Москвы, провел аналогию с современными цифровыми словарями, подчеркивая, что использование таких сервисов не заменяет работу специалистов, а лишь облегчает их труд.
Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта, врачи теперь легче находят на компьютерной томографии признаки рака легких, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы грудного отдела аорты и других заболеваний. В Москве уже работают нейросети, которые распознают на одном медицинском изображении признаки сразу семи различных патологий.
Эксперимент по внедрению компьютерного зрения в медицину был запущен совместно с комплексом социального развития Москвы и городским Департаментом информационных технологий на базе Центра диагностики и телемедицины. Этот центр стал площадкой для развития технологий искусственного интеллекта в России и поддержки отечественных разработчиков, а интеграция сервисов в единый радиологический информационный сервис ЕМИАС позволила радиологам всех медицинских учреждений Москвы использовать инновационные технологии.
Таким образом, искусственный интеллект научился распознавать еще две патологии, и технологии помогли московским врачам поставить более 6,5 миллиона диагнозов.
По его словам, с введением новых алгоритмов умные технологии помогают медикам в поиске заболеваний уже по 15 направлениям исследований. На сегодняшний день искусственный интеллект обработал более семи миллионов лучевых исследований, и в будущем планируется расширение области применения до 29 различных направлений.
Искусственный интеллект не только упрощает работу врача, но и обращает внимание на малейшие отклонения, сигнализируя об этом. В результате рентгенологи получают уже размеченные алгоритмом снимки, которые они могут самостоятельно описывать. При этом врач имеет возможность не согласиться с выводами искусственного интеллекта и принять решение самостоятельно.
Юрий Васильев, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике Департамента здравоохранения Москвы, провел аналогию с современными цифровыми словарями, подчеркивая, что использование таких сервисов не заменяет работу специалистов, а лишь облегчает их труд.
Благодаря достижениям в области искусственного интеллекта, врачи теперь легче находят на компьютерной томографии признаки рака легких, COVID-19, остеопороза позвоночника, аневризмы грудного отдела аорты и других заболеваний. В Москве уже работают нейросети, которые распознают на одном медицинском изображении признаки сразу семи различных патологий.
Эксперимент по внедрению компьютерного зрения в медицину был запущен совместно с комплексом социального развития Москвы и городским Департаментом информационных технологий на базе Центра диагностики и телемедицины. Этот центр стал площадкой для развития технологий искусственного интеллекта в России и поддержки отечественных разработчиков, а интеграция сервисов в единый радиологический информационный сервис ЕМИАС позволила радиологам всех медицинских учреждений Москвы использовать инновационные технологии.
Таким образом, искусственный интеллект научился распознавать еще две патологии, и технологии помогли московским врачам поставить более 6,5 миллиона диагнозов.
Источник : Ссылка