В Москве искусственный интеллект стал определять остеопороз и аневризму аорты

В столице искусственный интеллект научился определять признаки остеопороза и аневризмы аорты на КТ брюшной полости. Эксперимент по внедрению компьютерного зрения ведется на базе Центра диагностики и телемедицины. Об этом сообщает официальный сайт правительства Москвы.

«Теперь искусственный интеллект помогает московским врачам искать заболевания еще по двум направлениям исследований. Нейросеть научилась определять признаки аневризмы аорты, а также выявлять компрессионные переломы позвоночника и признаки остеопороза. Таким образом, умные алгоритмы уже ассистируют медикам в поиске заболеваний по 13 направлениям исследований. Искусственный интеллект упрощает и ускоряет работу врача, позволяя не пропустить даже малейшие отклонения. Пациенты, в свою очередь, получают более быструю и качественную диагностику», — отметил заместитель руководителя департамента здравоохранения Москвы Илья Тыров. 

Перед практическим применением искусственного интеллекта в анализе снимков исследований он тестируется научными сотрудниками, инженерами и врачами. Компьютерное зрение упрощает и делает быстрее диагностику болезней, освобождает время врачам для оценки результатов исследований. Умные алгоритмы в работе столичных медиков используются уже два года и за это время точность и скорость работы нейросетей заметно увеличилась. 

Внедрение технологий компьютерного зрения в практическую медицину ведется в столичном Центре диагностики и телемедицины. Этот проект реализуется совместными усилиями комплекса социального развития Москвы и городского департамента информационных технологий. Сервисы искусственного интеллекта столицы интегрированы в единый радиологический информационный сервис единой медицинской информационно-аналитической системы (ЕРИС ЕМИАС). Использовать эти технологии с помощью системы могут радиологи всех медицинских учреждений Москвы. 

Как сообщали «Вести Подмосковья», более двух лет в столице лучевые снимки анализируются сервисами искусственного интеллекта. Это помогает распознавать признаки патологий по девяти направлениям, а всего за это время было обработано более 6 млн исследований — это более 2 млн компьютерных томографий, 3,5 млн рентгенографий и флюорографий, полмиллиона маммографий.