по прочтениям

BIG DATA 2019: На что способны большие данные в медицине

За последние пару лет было опубликовано сразу несколько исследований, описывающих прецеденты, когда искусственный интеллект превосходит врача в точности диагностики. Прежде всего это касается случаев, когда для постановки диагноза требуется провести тщательный анализ медицинских изображений.

В столице все «тяжелое» медицинское оборудование поликлиник, предназначенное для лучевой диагностики, связано в общий цифровой контур Единым радиологическим информационным сервисом. Полученные снимки и сделанные по ним медицинские заключения могут анализироваться с помощью технологий машинного обучения. В пилотном проекте скрининга рака легкого, охватывающем 10 городских поликлиник, когнитивную систему обработки естественного языка IBM Watson Explorer обучили искать расхождения в протоколах между описаниями и заключениями, а также проверять, как врачи следуют методическим рекомендациям о тактике ведения пациентов после скрининговой низкодозной компьютерной томографии. Система принимает соответствующие решения с точностью 95%.

На ежегодном форуме BIG DATA 2019 издательства «Открытые системы» Виктор Гомболевский, руководитель отдела развития качества радиологии Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы, расскажет о том, какую роль играет искусственный интеллект в онкологическом скрининге. А сейчас он ответил на несколько вопросов.

- В чем основная проблематика больших данных в медицине?

 

читать дальше > 05.02.2019

Теги: BIG DATA 2019, Искусственный интеллект, Лучевая диагностика, Машинное обучение, Онкология, Опыт, Радиология, Скрининг, Статьи