В РФ создали виртуального офтальмолога

Снимки глаз делают врачи с помощью специального прибора, который позволяет выявить дефекты зрения. Информация об этом появилась в газете "Известия", ссылаясь на разработчиков.

Система работает таким образом, что изображения загружаются в программное обеспечение, где искусственный интеллект проводит анализ и выдает предполагаемый диагноз. На данный момент программа способна обнаруживать такие заболевания, как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия. Однако специалисты отмечают, что для более широкого применения необходимо доработать систему. Например, важно расширить спектр заболеваний, которые может определять программа, чтобы офтальмологи могли более эффективно использовать ее в своей практике.

Донецкий государственный технический университет сообщил о новом проекте, в рамках которого программисты обучили искусственный интеллект распознавать дефекты зрения. Эксперты утверждают, что разработанный на языке Python программный продукт уже полностью функционален.

Новая технология, представленная командой под руководством Михаила Шурдука, позволяет врачам загружать снимки глаз пациентов в специальное приложение для Windows, где нейросеть проводит анализ за несколько секунд и выдает предварительный диагноз. Такой подход значительно ускоряет процесс диагностики и повышает точность результатов.

Важно отметить, что разработанное программное обеспечение совместимо только с операционной системой Windows на данный момент. Поддержка других ОС, таких как Linux и macOS, пока не реализована. В будущем возможно расширение функционала и адаптация под различные платформы, что сделает технологию доступной для большего числа пользователей.

Новые исследования в области искусственного интеллекта показывают, что созданный программистами ИИ обучен на более чем трех тысячах снимков, сделанных с помощью фундус-камеры. Это открывает новые перспективы в диагностике и лечении глазных заболеваний.

Согласно авторам алгоритма, точность распознавания снимков достигает до 95%, что делает его надежным инструментом для врачей офтальмологов. Использование архитектуры VGG-19 для построения нейросети позволяет достичь высокой производительности в работе с изображениями.

Планы разработчиков включают в себя улучшение функциональности программного обеспечения. Они намерены продолжить обучение ИИ на новых снимках с подтвержденными диагнозами, чтобы повысить точность распознавания. Кроме того, важным шагом будет расширение перечня распознаваемых болезней и обеспечение возможности хранения изображений в программе для последующего анализа и сравнения.

Интеграция искусственного интеллекта и фундус-камеры в программном обеспечении для диагностики заболеваний глаз выглядит многообещающей, сообщила врач-офтальмолог Татьяна Крюкова из компании BestDoctor. В настоящее время программа находится в стадии бета-версии, и точные сроки выпуска полноценной версии пока не определены.

По словам Крюковой, на данный момент список патологий, которые может распознавать устройство, ограничен, но есть огромный потенциал для дальнейшего усовершенствования. Она также отметила, что помимо опытных специалистов, программу смогут использовать и молодые врачи, желающие убедиться в правильности поставленного диагноза.

Использование ИИ в медицине открывает новые возможности для точной и своевременной диагностики глазных заболеваний, что может значительно повысить эффективность лечения и улучшить результаты пациентов.

Современные технологии все глубже внедряются в медицину, ускоряя рутинные процессы и помогая врачам принимать обоснованные решения. Гендиректор "Санаториум" и руководитель комитета по ИТ Ассоциации оздоровительного туризма и корпоративного здоровья Дмитрий Естенков подчеркивает, что эти технологии не заменят человека, но позволят эффективно использовать его время.

Важным аспектом внедрения ИИ в медицину является возможность распознавания различных заболеваний, таких как катаракта, глаукома, миопия и возрастная макулодистрофия. Управляющий директор технологических конкурсов НТИ Up Great Юрий Молодых отмечает, что собирать и анализировать данные для обучения нейросетей играет ключевую роль в разработке подобных решений.

Помимо диагностики, использование искусственного интеллекта в медицине также способствует повышению эффективности лечения и улучшению результатов терапии. Развитие технологий в сфере здравоохранения открывает новые перспективы для улучшения качества жизни пациентов и оптимизации работы медицинского персонала.

Эксперт центра компетенций НТИ "Бионическая инженерия в медицине" Петр Кшнякин подчеркнул, что значимость датасетов в медицинских исследованиях нельзя недооценивать. Он отметил, что датасеты не просто содержат базу изображений, но также размечены профессиональными врачами с диагнозами или детальными описаниями. Без таких данных достижение высокой точности в медицинских анализах было бы невозможно.

По мнению специалиста, работа с датасетами включает в себя не только обработку изображений, но и анализ текстовых данных, что требует серьезного подхода и временных затрат. Он также подчеркнул, что даже небольшой датасет из нескольких тысяч снимков требует значительных усилий для обработки и анализа.

Одним из ключевых аспектов, на который следует обратить внимание разработчикам, является улучшение алгоритмов обработки данных. Петр Кшнякин высказал мнение, что помимо постановки диагноза, важно заранее определить тактику лечения пациента на основе данных из электронной медицинской карты. Использование искусственного интеллекта для прогнозирования развития заболевания и определения оптимальной тактики лечения может значительно улучшить результаты медицинской практики.

Эксперты медицинской области в Москве внедрили инновационный подход к обучению медицинских нейросетей. Анастасия Ракова, заместитель мэра по вопросам соцразвития, сообщила о создании первого открытого набора данных с результатами компьютерной томографии (КТ) головного мозга. Этот банк данных содержит около 800 КТ-исследований, а также дополнительную клиническую и техническую информацию.

Это значительный шаг в развитии искусственного интеллекта в медицине, поскольку позволяет разработчикам проводить тестирование нейросетей для точного определения заболеваний головного мозга. Такой подход особенно важен для ранней диагностики и лечения опасных состояний, таких как внутричерепные кровоизлияния. Анастасия Ракова подчеркнула, что использование ИИ в медицине способствует повышению эффективности диагностики и улучшению результатов лечения пациентов.

Медицинские искусственные интеллектуальные сервисы становятся все более доступными для жителей регионов благодаря инициативе, запущенной мэром Москвы Сергеем Собяниным. Это позволит улучшить качество медицинской помощи и обеспечить более эффективное взаимодействие между врачами и пациентами.

Согласно заявлению Собянина, целью этой программы является расширение доступа к передовым технологиям в области здравоохранения и повышение эффективности работы медицинских учреждений. Использование ИИ в медицине позволит улучшить диагностику, оптимизировать лечение и ускорить процесс принятия решений врачами.

Благодаря внедрению медицинских ИИ-сервисов в регионах, пациенты смогут получить более точные диагнозы, рекомендации по лечению и поддержку в реабилитации. Это открывает новые возможности для развития медицинской сферы и повышения качества жизни граждан не только в столице, но и за ее пределами.

Источник и фото - m24.ru