Intel и GE Health разрабатывают искусственный интеллект, способный поставить диагноз за несколько секунд

Intel и GE Health разрабатывают искусственный интеллект, способный поставить диагноз за несколько секунд

02.02.2019 09:10:00

Два крупных игрока рынка ІТ объединили усилия для разработки искусственного интелекта, способного значительно сократить время между диагностикой и началом лечения.

Новый совместный проект Intel и GE Health обещает предложить врачам механизм автоматического оповещения диагноза, которое в течении нескольких секунд после медицинской визуализации даст знать точный диагноз.
 

Технология подразумевает использование инструмента визуализации Intel Distribution of OpenVINO, функционирующего на рентгеновских системах на базе процессоров Intel. С помощью этой системы рентгенологи и специалисты интенсивной терапии будут немедленно уведомлены о необходимости дополнительных обследований и ускорить диагностику пациента.

Кит Бигелоу, старший вице-президент GE Healthcare, утверждает, что визуализация в медицине является крупнейшим и наиболее быстро развивающимся источником данных о пациенте в области здравоохранения. Но, несмотря на то, что на ее долю приходится 90% всех медицинских данных, более 97% из них не анализируются.

«Здоровье пациентов может ухудшиться, пока они ждут вердикта нужного врача, тем временем, искусственный интеллект мог бы сам, сразу после получения изображения, ставить диагноз», - говорит Бигелоу, «Особенно, когда речь идет о критических состояниях, быстрый анализ жизненно необходим для ускорения лечения».

Одним из вариантов реализации этой технологии является, к примеру, более раннее обнаружение потенциально опасного для жизни коллапса легкого, также известного как пневмоторакс.

Теперь рентгенологи могут использовать оптимизированные прогностические алгоритмы, которые сканируют и обнаруживают пневмоторакс «в течение нескольких секунд прямо на месте оказания медицинской помощи», что позволит быстро отреагировать.

Так искусственный интеллект можно обучить распознавать желаемые особенности изображения, например, опухоли. Кроме того, такое обучение проводится путем предоставления моделям многочисленных образцов изображений с маркировкой без указания точных характеристик, которые необходимо искать. Таким образом появится возможность выявить детали, которые могут быть пропущены человеческим глазом.

Рентгенологи и радиологи будуи меньше загруженны по времени, а пациенты смогут избежать повторного облучения благодаря высокой точности визуализации снимков.

Источник: https://www.healthcareit.com.au 
facebook