В РФ создали виртуального офтальмолога

Сергей Савчук

Разработанная в России, она представляет собой инновационный инструмент для диагностики дефектов зрения. По информации издания "Известия", врачи используют специальное оборудование для создания снимков.

Изображения загружаются в специализированное программное обеспечение, где их анализирует искусственный интеллект (ИИ), выдавая предварительный диагноз. На данный момент нейросеть способна распознавать такие заболевания, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия. Однако специалисты отмечают, что программа требует доработки для распознавания большего спектра патологий. По их мнению, для успешного использования в клинической практике необходимо расширить спектр определяемых заболеваний.

Новая программа представляет собой значимый шаг в развитии диагностики глазных заболеваний с применением современных технологий. Ее потенциал в области медицины офтальмологии может значительно улучшить процесс выявления и лечения различных заболеваний глаз.

Донецкий государственный технический университет сообщил, что специалисты разработали инновационное программное обеспечение, позволяющее искусственному интеллекту обнаруживать дефекты зрения. Согласно высказыванию исследователей, приложение, написанное на языке программирования Python, уже готово к использованию.

Ведущий разработчик Михаил Шурдук пояснил, что врачи могут загрузить изображение глаза в специальное приложение для операционной системы Windows, после чего нейронная сеть проведет анализ за 2-3 секунды и предоставит предварительный диагноз. Этот инновационный подход значительно сократит время, необходимое для диагностики заболеваний глаз.

Следует отметить, что данное программное обеспечение оптимизировано для использования на персональных компьютерах с Windows. На данный момент поддержка для других операционных систем, таких как Linux и macOS, не предусмотрена. Тем не менее, команда разработчиков планирует расширить функционал программы и адаптировать ее для более широкого круга пользователей.

Новые исследования в области искусственного интеллекта позволили создать программу, обученную на тысячах снимков, сделанных с помощью фундус-камеры. По словам разработчиков, точность распознавания снимков достигает 95%. Этот алгоритм, основанный на архитектуре VGG-19, открывает новые перспективы в диагностике заболеваний глаз.

Помимо этого, команда разработчиков планирует значительно улучшить функциональность программного обеспечения. Для этого они продолжат обучение искусственного интеллекта на новых снимках с уже подтвержденными диагнозами, чтобы повысить точность распознавания. Кроме того, в планах авторов алгоритма - расширение спектра распознаваемых заболеваний и возможность сохранения уже имеющихся изображений в программе для дальнейшего анализа.

Таким образом, развитие этой нейросети позволит не только улучшить диагностику глазных заболеваний, но и расширить ее функционал для более точного и полного анализа медицинских изображений.

Важно отметить, что разработчики активно работают над улучшением функционала программы. Сейчас софт находится в стадии бета-версии, конкретные сроки выхода полноценной версии программы не уточняются. Однако, врач-офтальмолог группы компаний BestDoctor Татьяна Крюкова подчеркнула, что интеграция искусственного интеллекта и фундус-камеры представляет собой многообещающую перспективу.

Из ее слов становится понятно, что на данный момент устройство способно распознавать ограниченный список патологий. Тем не менее, Крюкова выразила уверенность в огромном потенциале для дальнейшего развития данной технологии. Она также отметила, что помимо опытных специалистов, молодые врачи также могут воспользоваться программой для подтверждения своих диагнозов.

Современные технологии играют все более значимую роль в медицине, облегчая работу врачей и улучшая качество оказываемой помощи. Гендиректор "Санаториум" и руководитель комитета по ИТ Ассоциации оздоровительного туризма и корпоративного здоровья, Дмитрий Естенков, подчеркнул, что новые инновации необходимы для ускорения процессов в медицине, сохраняя при этом безопасность пациентов. Он утверждает, что технологии не заменят врачей, но помогут им эффективнее использовать свое время.

Важно отметить, что управляющий директор технологических конкурсов НТИ Up Great, Юрий Молодых, высказал мнение о том, что искусственный интеллект может значительно упростить диагностику таких заболеваний, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия. Он подчеркнул, что сбор данных для обучения нейросетей является ключевым этапом при создании подобных решений.

Таким образом, современные технологии в медицине не только облегчают работу врачей, но и способствуют более точной и быстрой диагностике различных заболеваний. Внедрение ИИ в медицину открывает новые возможности для улучшения качества медицинской помощи и повышения эффективности лечения.

Эксперт центра компетенций НТИ "Бионическая инженерия в медицине" Петр Кшнякин подчеркнул важность качественных данных в датасете для обучения искусственного интеллекта. Он отметил, что наряду с изображениями, размеченными врачами, также необходимы дополнительные данные, такие как диагнозы и описания. Это позволяет повысить точность работы алгоритмов и обеспечить эффективность дальнейшего применения в медицине.

Он сказал, что даже небольшой объем данных, например три тысячи снимков, может стать ценным ресурсом для обучения искусственного интеллекта в медицине. Без такой базы данных было бы сложно достичь высокой точности в диагностике и прогнозировании заболеваний.

Петр Кшнякин также подчеркнул, что помимо улучшения качества датасета, необходимо развивать алгоритмы обработки данных и принятия решений. Это позволит ИИ не только поставить диагноз, но и предложить оптимальную тактику лечения, основанную на индивидуальных особенностях каждого пациента.

Специалисты московского Центра диагностики и телемедицины создали первый открытый набор данных с результатами компьютерной томографии (КТ) головного мозга для обучения медицинских нейросетей, как сообщила заммэр по вопросам соцразвития Анастасия Ракова. Этот шаг открывает новые перспективы в области медицинской диагностики и исследований мозга.

Разработчики искусственного интеллекта теперь могут использовать этот банк данных, включающий около 800 КТ-исследований, для тестирования нейросетей на определение различных заболеваний головного мозга. Кроме того, в нем содержится дополнительная клиническая и техническая информация, что значительно обогащает возможности обучения искусственных нейронных сетей.

Особое внимание стоит уделить возможности нейросетей определять внутричерепное кровоизлияние, что может значительно повысить точность и скорость диагностики подобных состояний. Этот инновационный подход открывает новые перспективы для раннего выявления и эффективного лечения заболеваний мозга, что важно для современной медицины.

Новые предложения в начале: В свете последних событий, связанных с пандемией, важно обеспечить доступ к качественным медицинским услугам во всех регионах России. Москва, как столица страны, принимает активные шаги для расширения доступа к медицинским технологиям, включая использование искусственного интеллекта.

Текст: Москва открыла доступ к медицинским ИИ-сервисам для регионов – Собянин