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

Мобильное приложение точно сигнализирует о повышении билирубина

Изображение: University of Washington

Сотрудники Ubiquitous Computing Lab Вашингтонского университета разработали приложение BiliScreen, позволяющее выявить рак поджелудочной железы при помощи смартфона. В ходе предварительных испытаний, в которых приняло участие 70 пациентов, точность такой диагностики составила 89,7%. Поскольку приложение задействует принципы машинного обучения, этот показатель будет увеличиваться при использовании.

BiliScreen устанавливает диагноз, анализируя оттенок склер на фотографии пользователя. «Посмотрев на глаза, можно оценить состояние всего организма, – объяснил выбранный подход Шветак Пател, один из авторов проекта. – По составу слез можно оценить уровень глюкозы, по склере – содержание билирубина в крови. Нам было интересно, можно ли выявить изменения, которые могут использоваться для ранней диагностики, с помощью селфи». Ранее Ubiquitous Computing Lab уже доказала жизнеспособность концепции при помощи приложения BiliCam, диагностирующего желтуху новорожденных по фотографии кожи.

 

читать дальше > 11.09.2017

Теги: Билирубин, Новости, Поджелудочная железа, Приложения, Рак, Ранняя диагностика, Скрининг, Смартфоны, Технологии