В РФ создали виртуального офтальмолога
22.02.2024 13:17
Снимки глаз делают врачи с использованием специального прибора, который помогает выявить дефекты зрения. Эту новость опубликовали разработчики программы, и информация была распространена газетой "Известия".
Изображения глаз загружаются в программное обеспечение, где их анализирует искусственный интеллект (ИИ) и выдает предварительный диагноз. На данный момент нейросеть способна распознавать такие заболевания, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия. Однако специалисты отмечают, что программа нуждается в доработке, чтобы стать еще более эффективной. Один из аспектов улучшения - расширение спектра определяемых заболеваний, чтобы офтальмологи могли использовать ее для более широкого спектра диагностических задач.Исследователи из Донского государственного технического университета сообщили о том, что программисты добились успеха в обучении искусственного интеллекта распознаванию дефектов зрения. Они утверждают, что уже разработан полностью функциональный софт, написанный на языке Python, способный помочь врачам в диагностике глазных заболеваний.Согласно Михаилу Шурдуку, главному разработчику проекта, врачу достаточно загрузить снимок глаза в специальное приложение для Windows, чтобы нейросеть провела анализ и выдала предварительный диагноз в течение 2–3 секунд. Это значительно ускоряет процесс обследования пациентов и повышает точность результатов.Нельзя не отметить, что разработанное программное обеспечение предназначено для использования на персональных компьютерах с операционной системой Windows. В настоящее время другие операционные системы, такие как Linux и macOS, не поддерживаются. Однако команда разработчиков уже работает над адаптацией софта для более широкого круга пользователей и планирует расширить его функционал.Новые исследования в области искусственного интеллекта позволили программистам создать инновационный алгоритм, обученный на тысячах снимков, сделанных с помощью фундус-камеры. Этот алгоритм демонстрирует удивительную точность распознавания изображений до 95%. Нейросеть, основанная на архитектуре VGG-19, открывает новые перспективы в области медицинской диагностики и лечения.Помимо текущих достижений, разработчики планируют дальнейшее совершенствование функциональности программного обеспечения. Они намерены продолжать обучение искусственного интеллекта на новых снимках с подтвержденными диагнозами, чтобы улучшить точность распознавания и расширить спектр распознаваемых заболеваний. Кроме того, в планах авторов алгоритма - обеспечить возможность хранения и управления уже имеющимися изображениями непосредственно в программе.Эти инновации в области медицинской технологии открывают новые горизонты для диагностики и лечения заболеваний глаз. Развитие искусственного интеллекта в медицине обещает значительно повысить эффективность и точность диагностики, что приведет к улучшению результатов лечения пациентов и сокращению времени на постановку диагноза.Исследования в области медицинского софта находятся на стадии бета-версии, и точные сроки выхода полноценной программы пока не определены. Однако врач-офтальмолог Татьяна Крюкова из группы компаний BestDoctor подчеркнула, что интеграция искусственного интеллекта и фундус-камеры представляется очень перспективной. В настоящее время устройство способно распознавать ограниченный список патологий, но у него есть значительный потенциал для дальнейшего развития.Эксперт отметила, что молодые врачи также могут воспользоваться этой программой для подтверждения правильности своих диагнозов. Таким образом, сочетание технологий ИИ и фундус-камеры не только облегчит работу специалистов, но и поможет им повысить точность и эффективность диагностики глазных заболеваний. В перспективе данное решение может стать неотъемлемой частью медицинской практики, сокращая время на постановку диагноза и улучшая качество оказания медицинской помощи.Современные технологии, которые активно внедряются в медицину, призваны ускорить процессы и помочь врачам принимать обоснованные решения. Гендиректор "Санаториум" и руководитель комитета по ИТ Ассоциации оздоровительного туризма и корпоративного здоровья Дмитрий Естенков отмечает, что эти технологии не ставят целью заменить медицинский персонал, а скорее помогают оптимизировать его трудовые усилия.Один из экспертов в области технологических конкурсов НТИ Up Great Юрий Молодых подчеркивает, что с помощью искусственного интеллекта можно эффективно выявлять такие заболевания, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия. Он подчеркивает, что для успешного функционирования таких систем необходимо аккумулировать большие объемы данных для обучения нейросетей.Использование ИИ в медицине открывает новые перспективы для диагностики и лечения различных заболеваний. Современные технологии не только улучшают качество медицинской помощи, но и способствуют повышению эффективности работы медицинского персонала.Эксперт центра компетенций НТИ "Бионическая инженерия в медицине" Петр Кшнякин подчеркнул важность тщательной разметки датасета в медицинской области. Он отметил, что каждый снимок должен быть не только качественным, но и содержать детальное описание от профессиональных врачей. Только такая подготовка данных позволяет достичь высокой точности в диагностике и лечении заболеваний.Он сказал, что датасет – это не просто база изображений, но еще и снимков, размеченных профессиональными врачами, то есть с поставленным диагнозом или даже подробным текстовым описанием. Поэтому даже три тысячи снимков – серьезная работа, без которой достижение такой точности было бы невозможно, отметил специалист.Петр Кшнякин также подчеркнул, что помимо улучшения алгоритмов диагностики, важно развивать возможности ИИ в планировании лечения. Он высказал мнение, что на основе данных из электронных медицинских карт пациентов искусственный интеллект способен предсказывать развитие заболеваний и определять оптимальную тактику терапии.Таким образом, современные технологии и алгоритмы машинного обучения открывают новые возможности для улучшения медицинской практики и повышения эффективности лечения пациентов. Внимательная работа с датасетами и развитие ИИ в медицине играют ключевую роль в создании персонализированных подходов к диагностике и лечению различных заболеваний.Современные технологии в медицине продолжают удивлять нас своими возможностями. Недавно заммэр по вопросам соцразвития города Москвы, Анастасия Ракова, поделилась информацией о новом достижении специалистов московского Центра диагностики и телемедицины. Они разработали первый открытый набор данных с результатами компьютерной томографии (КТ) головного мозга, предназначенный для обучения медицинских нейросетей. Этот банк данных включает около 800 КТ-исследований, а также дополнительную клиническую и техническую информацию.Информация, предоставленная Раковой, подчеркивает важность данного проекта. Благодаря этому набору данных разработчики искусственного интеллекта смогут проводить тестирование нейросетей для более точного определения различных заболеваний головного мозга. Особенно важным является возможность выявления внутричерепного кровоизлияния, что поможет в своевременном диагнозе и лечении пациентов.Это новшество открывает перед медицинским сообществом перспективы для более точной и быстрой диагностики заболеваний головного мозга. Развитие и использование подобных технологий в медицине позволяют значительно улучшить качество здравоохранения и повысить эффективность лечения пациентов.Москва, будучи одним из лидеров внедрения искусственного интеллекта в медицину, решила поделиться своим опытом с регионами. Мэр Сергей Собянин заявил, что столица открыла доступ к передовым медицинским ИИ-сервисам для других регионов России. Это позволит улучшить качество медицинской помощи и сделать ее более доступной для всех жителей страны.Использование искусственного интеллекта в медицине уже давно показало свою эффективность. Технологии машинного обучения и анализа данных помогают врачам быстрее и точнее диагностировать заболевания, выбирать оптимальное лечение и предсказывать возможные осложнения.Совместное использование медицинских ИИ-сервисов позволит регионам повысить эффективность работы своих медицинских учреждений, сократить время на диагностику и лечение, а также снизить нагрузку на врачей. Это важный шаг в направлении цифровизации здравоохранения и повышения доступности качественной медицинской помощи для всех граждан России.Источник и фото - m24.ru