ИИ-сервисы в Москве научились определять патологии уже по 39 клиническим направлениям
ИИ-сервисы в Москве научились определять патологии уже по 39 клиническим направлениям
24.03.2025 9723
Искусственный интеллект помогает врачам быстрее обнаруживать патологии, повышая точность измерений на снимках и ускоряя описание исследований.
В Москве сервисы искусственного интеллекта (ИИ) научились выявлять признаки патологий на медицинских изображениях еще по четырем новым клиническим направлениям. Это расширило их возможности: теперь комплексные ИИ-сервисы могут находить на одном снимке до 14 патологий одновременно. Об этом сообщила Анастасия Ракова, заместитель Мэра Москвы по вопросам социального развития.
«На протяжении последних пяти лет столичным рентгенологам в работе с медицинскими снимками помогают сервисы на основе искусственного интеллекта. Они умеют определять признаки различных заболеваний и даже находить те отклонения, поиск которых изначально не был целью обследования. Так пациент может узнать о заболевании, о котором даже не подозревал, обращаясь к врачу по другому вопросу. Развитие комплексных сервисов сейчас является одним из ключевых направлений нашей работы при применении технологий искусственного интеллекта. Например, на компьютерной томограмме органов грудной клетки комплексный сервис способен определять до 14 видов патологий, а всего работает уже 11 таких сервисов. На сегодняшний день нейросети уже научились определять на медицинских изображениях признаки патологий по 39 клиническим направлениям, включая четыре новых», — рассказала Анастасия Ракова.
Нейросети внедрили в работу по четырем новым направлениям, таким как поиск признаков пневмоторакса и изменения подмышечных лимфоузлов на компьютерной томограмме органов грудной клетки, перелома тел позвонков на рентгенограмме опорно-двигательного аппарата, а также автоматизация рутинных измерений патологий головного мозга на магнитно-резонансной томограмме.
Пневмоторакс представляет собой потенциально жизнеугрожающее состояние, способное вызывать дыхательную недостаточность. Увеличение подмышечных лимфатических узлов часто служит маркером серьезных патологических процессов и требует активного диагностического вмешательства для своевременной терапии и предотвращения возможных осложнений.
Диагностика переломов позвоночного столба очень важна из-за риска развития хронического болевого синдрома и ограничения подвижности при отсутствии своевременного лечения. Автоматизированный анализ магнитно-резонансных изображений головного мозга позволяет эффективно отслеживать динамику неврологических заболеваний. Он обеспечивает врачей ценными данными для мониторинга состояния пациентов и оптимизации терапевтической стратегии.
Искусственный интеллект помогает рентгенологам быстрее обнаруживать эти патологии, повышая точность измерений на снимках и ускоряя описание исследований. Это улучшает качество медицинской помощи и дает пациентам возможность начать лечение на ранних стадиях заболевания.
Комплексные сервисы, которые способны находить на одном медицинском изображении до 14 патологий, работают по двум из четырех новых направлений. Это поиск признаков пневмоторакса и изменения подмышечных лимфоузлов.
Умные алгоритмы с 2020 года применяются в рамках эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения в здравоохранение. Проект реализовал комплекс социального развития Москвы на базе Центра диагностики и телемедицины столичного Департамента здравоохранения совместно с городским Департаментом информационных технологий.
Источник : Ссылка
