В РФ создали виртуального офтальмолога

Эту инновацию разработали специалисты в России, как сообщили изданию "Известия".

Интересно, что изображения снимков загружаются в специальное программное обеспечение, где искусственный интеллект проводит анализ и выдает предварительный диагноз. На данный момент нейросеть способна обнаруживать такие заболевания, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия. Однако специалисты отмечают, что данное решение имеет перспективы, но требует доработки. Например, для широкого использования среди офтальмологов необходимо расширить спектр определяемых заболеваний.

Важно отметить, что использование искусственного интеллекта в медицине открывает новые возможности для точной и своевременной диагностики глазных заболеваний. Такие инновации могут значительно улучшить качество жизни пациентов и повысить эффективность работы медицинских специалистов. В будущем развитие подобных технологий может привести к созданию еще более продвинутых систем диагностики и лечения глазных заболеваний, что сделает медицину более доступной и эффективной для всех.

Новые исследования в области искусственного интеллекта позволили программистам из Донского государственного технического университета обучить ИИ распознавать дефекты зрения. Это открытие открывает новые перспективы в области медицинской диагностики и поможет в борьбе с различными заболеваниями глаз. По словам авторов, сам софт, разработанный на языке Python, уже готов к использованию.

Автор проекта Михаил Шурдук подчеркнул, что процесс диагностики с использованием этого программного обеспечения очень быстрый и эффективный. Врачу достаточно загрузить снимок глаза в специальное приложение для Windows, и нейросеть проведет анализ за 2–3 секунды, выдавая предварительный диагноз. Это значительно сокращает время, необходимое для постановки верного диагноза и начала лечения.

Необходимо отметить, что разработанное программное обеспечение пока поддерживается только на персональных компьютерах с операционной системой Windows. В настоящее время другие операционные системы, такие как Linux и macOS, не имеют возможности использовать это ПО. Однако команда разработчиков планирует расширить поддержку и адаптировать софт для более широкого круга пользователей в будущем.

Эксперты сообщают, что созданный программистами искусственный интеллект обучен на более чем трех тысячах снимков, полученных с помощью фундус-камеры. Согласно авторам алгоритма, точность распознавания изображений достигает 95%. Нейросеть, разработанная на базе архитектуры VGG-19, является эффективным инструментом для работы с изображениями.

Помимо этого, разработчики планируют улучшить функциональность программного обеспечения. Для этого они продолжат обучение искусственного интеллекта на новых снимках с подтвержденными диагнозами, чтобы повысить точность распознавания. Кроме того, авторы алгоритма стремятся расширить спектр распознаваемых заболеваний и обеспечить возможность сохранения уже имеющихся изображений в программе.

Планы разработчиков включают в себя не только улучшение алгоритма, но и расширение его функционала. Намечается добавление новых инструментов и возможностей для более точного и разнообразного анализа медицинских изображений.

Интеграция искусственного интеллекта и фундус-камеры в программном обеспечении находится на стадии бета-версии, и точные сроки выпуска полноценной версии пока не определены. Согласно словам врача-офтальмолога Татьяны Крюковой из группы компаний BestDoctor, данное решение обладает огромным потенциалом. В настоящее время устройство способно распознавать ограниченный список патологий, однако есть перспективы для расширения его функционала. Крюкова также отметила, что помимо опытных специалистов, молодые врачи также могут воспользоваться этой программой для подтверждения своих диагнозов.

Современные технологии играют все более значимую роль в медицине, облегчая работу врачей и улучшая качество медицинской помощи. Гендиректор "Санаториум" и руководитель комитета по ИТ Ассоциации оздоровительного туризма и корпоративного здоровья Дмитрий Естенков подчеркнул, что автоматизация процессов в медицине способствует более эффективному использованию времени медработников, не заменяя их, а лишь помогая в работе и принятии решений.

Однако, как отметил управляющий директор технологических конкурсов НТИ Up Great Юрий Молодых, важным аспектом внедрения технологий в медицину является корректное обучение нейросетей. Он подчеркнул, что для успешного распознавания таких заболеваний, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия, необходимо качественное собрание и анализ данных для обучения и функционирования системы искусственного интеллекта.

Таким образом, современные технологии в медицине не только ускоряют диагностику и лечение, но и помогают врачам принимать обоснованные решения на основе точной и своевременной информации, что в конечном итоге способствует улучшению качества медицинской помощи и повышению эффективности работы медицинского персонала.

Эксперт центра компетенций НТИ "Бионическая инженерия в медицине" Петр Кшнякин подчеркнул важность размеченных датасетов в медицинской области. Он отметил, что датасеты содержат не только изображения, но и подробные данные, собранные профессиональными врачами, что делает их необходимыми для обучения ИИ систем.

Он также подчеркнул, что даже небольшой датасет из нескольких тысяч снимков может значительно повысить точность диагностики и прогнозирования заболеваний. Без такой базы данных было бы сложно достичь высоких результатов в медицинской практике.

Петр Кшнякин высказал мнение о необходимости дальнейшего совершенствования программного обеспечения, используемого в медицинских ИИ системах. Он предложил, что помимо постановки диагноза, важно заранее определить тактику лечения для каждого пациента на основе данных из электронных медицинских карт. Используя эти данные, искусственный интеллект сможет предсказывать развитие заболевания и определять оптимальную стратегию лечения.

Новые исследования в области медицинской технологии продолжают удивлять нас своими достижениями. Специалисты московского Центра диагностики и телемедицины под руководством Анастасии Раковой представили инновационный проект – первый открытый набор данных с результатами компьютерной томографии (КТ) головного мозга. Этот банк данных содержит около 800 КТ-исследований, а также дополнительную клиническую и техническую информацию. Такой подход позволит разработчикам искусственного интеллекта проводить тестирование нейросетей для более точного определения различных заболеваний головного мозга.

Это значительный шаг вперед в области медицинской диагностики и лечения. Анализ данных с помощью искусственного интеллекта позволит ускорить процесс диагностики и повысить точность определения патологий. Подчеркнуто, что одной из ключевых задач этого проекта является обучение нейросетей для выявления внутричерепного кровоизлияния и других серьезных заболеваний головного мозга. Анастасия Ракова подчеркнула, что такие инновации могут значительно улучшить качество медицинской помощи и способствовать раннему выявлению заболеваний.

Мэр Москвы Сергей Собянин объявил о запуске программы, которая предоставляет доступ к медицинским искусственным интеллектом (ИИ) сервисам для регионов России. Эта инициатива направлена на улучшение качества медицинской помощи и повышение доступности современных технологий в здравоохранении.

Согласно заявлению Собянина, благодаря использованию медицинских ИИ-сервисов, врачи смогут более точно диагностировать заболевания, оптимизировать лечение и повысить эффективность медицинских процедур. Это позволит сократить время на постановку диагноза и улучшить прогнозы для пациентов.

В рамках программы также предусмотрено обучение медицинского персонала из регионов использованию ИИ-технологий в медицине. Это поможет повысить профессиональный уровень врачей и сделать медицинскую помощь более эффективной и доступной для всех жителей страны.

Источник и фото - m24.ru