Пора в отпуск
6000 миль
за оформление карты
Подробнее
(function(w, d, promoUrl, loc) { var modal, box, closeModalBtn, isModalAnimation, body, html, scrollBarWidth, promoButton; var teaser = d.querySelector('.tinkoff-all-airlines'); if (!teaser) return false; initModal(); preloadImages(['https://leonardo.osnova.io/2755fcfd-f5aa-3496-f0b8-2066ac91e9fa/', 'https://leonardo.osnova.io/0006b8c0-6e01-4b3f-6765-45d1606a2c48/', 'https://leonardo.osnova.io/da12942b-f4f3-2560-40b3-a1c930f4b330/']).then(function() { setTimeout(function() { analyticsEvents(); teaser.classList.add('is-init'); teaser.addEventListener('click', openModal); onDestroy(); }, 100); }); function onDestroy() { var moduleAjaxify = window.Air && window.Air.get('module.ajaxify'); if (moduleAjaxify && moduleAjaxify.on) { moduleAjaxify.on('Before page changed', function() { window.removeEventListener('scroll', scrollHandler); hideModal(); if (teaser) { teaser.removeEventListener('click', openModal); } if (box) { box.removeEventListener('click', stopPropagation); } if (closeModalBtn) { closeModalBtn.removeEventListener('click', closeModalStop); } if (promoButton) { promoButton.removeEventListener('click', clickPromo); } if (modal) { modal.removeEventListener('click', closeModal); modal.remove(); } }); } }; function initModal() { body = d.querySelector('body'); html = d.documentElement; modal = d.querySelector('.tinkoff-all-airlines-promo'); box = d.querySelector('[data-tinkoff-all-airlines-box]'); closeModalBtn = d.querySelector('[data-tinkoff-all-airlines-close]'); isModalAnimation = false; scrollBarWidth = getScrollbarWidth(); box.addEventListener('click', stopPropagation); modal.addEventListener('click', closeModal); closeModalBtn.addEventListener('click', closeModalStop); promoButton = d.querySelector('.tinkoff-all-airlines-promo__button'); if (promoButton) { promoButton.setAttribute('href', promoUrl); promoButton.addEventListener('click', clickPromo); } body.appendChild(modal); }; function clickPromo() { sendEvent('Promo button'); }; function stopPropagation(e) { e.stopPropagation(); }; function closeModalStop(e) { e.preventDefault(); e.stopPropagation(); closeModal(); }; function openModal() { if (isModalAnimation) return false; isModalAnimation = true; sendEvent('Popup', 'Open'); body.style.overflow = 'hidden'; html.style.marginRight = scrollBarWidth + 'px'; modal.classList.remove('is-hidden'); setTimeout(function() { modal.classList.add('is-show'); setTimeout(function() { isModalAnimation = false; }, 300); }, 0); }; function closeModal() { if (isModalAnimation) return false; isModalAnimation = true; hideModal(); sendEvent('Popup', 'Close'); }; function hideModal() { modal.classList.remove('is-show'); setTimeout(function() { modal.classList.add('is-hidden'); body.style.overflow = 'auto'; html.style.marginRight = '0px'; isModalAnimation = false; }, 300); }; function isInViewport(elem) { var bounding = elem.getBoundingClientRect(); return ( bounding.top >= 0 && bounding.left >= 0 && bounding.bottom <= (window.innerHeight || document.documentElement.clientHeight) && bounding.right <= (window.innerWidth || document.documentElement.clientWidth) ); }; function preloadImages(urls) { return Promise.all(urls.map(function(url) { return new Promise(function(resolve) { var image = new Image(); image.onload = resolve; image.src = url; }); })); }; function sendEvent(label, state) { state = state ? state : 'Click'; var value = 'Tinkoff All Airlines 650 (' + loc + ') — ' + label + ' — ' + state; console.log(value); if (window.dataLayer !== undefined) { window.dataLayer.push({ event: 'data_event', data_description: value, }); } }; function getScrollbarWidth() { var outer = d.createElement('div'); outer.style.visibility = 'hidden'; outer.style.overflow = 'scroll'; outer.style.msOverflowStyle = 'scrollbar'; d.body.appendChild(outer); var inner = d.createElement('div'); outer.appendChild(inner); var scrollbarWidth = (outer.offsetWidth - inner.offsetWidth); outer.parentNode.removeChild(outer); return scrollbarWidth; }; function analyticsEvents() { sendEvent('Teaser', 'init'); window.addEventListener('scroll', scrollHandler); scrollHandler(); }; function scrollHandler() { if (isScrolledIntoView(teaser)) { sendEvent('Teaser', 'Show'); window.removeEventListener('scroll', scrollHandler); } }; function isScrolledIntoView(el) { var rect = el.getBoundingClientRect(); var elemTop = rect.top; var elemBottom = rect.bottom; var isVisible = (elemTop >= 0) && (elemBottom <= w.innerHeight); return isVisible; }; }(window, document, 'https://www.tinkoff.ru/cards/credit-cards/all-airlines/promo/form/black-friday/?utm_source=vc0920_cc&utm_medium=ntv.fix&utm_campaign=allairlines.vcbf', 'entry-head'));

«Цельс» — искусственный интеллект в медицинской диагностике

Сервис для анализа медицинских изображений от российской компании «Медицинские скрининг системы» используется как система поддержки принятия врачебных решений в радиологии и онкологии.

В закладки
Слушать
Sourse: 1cdu.ru

Проблема

В 2018 году в России рак был диагностирован у 625 тысяч человек. На ранних (первой и второй) стадиях — только в 56,4% случаев. Выявление онкологии на ранней стадии позволяет раньше начать лечение и сделать его более эффективным, значительно повышая шансы на излечение пациента. И даже если не удается достичь полного выздоровления, зачастую можно добиться долгосрочнои ремиссии. Но есть глобальные проблемы, которые мешают ранней постановке диагноза.

Во-первых, недостаток квалификации у специалистов первичного звена или отсутствие кадров как таковых, что нередко встречается в отдалённых регионах нашей страны.

Во-вторых, влияние человеческого фактора при чтении снимков: из-за дефицита кадров нагрузка на врача зачастую очень высока, и есть вероятность пропуска патологии. По статистике, 60% диагнозов нуждаются в уточнении, ещё 20% изначально поставлены неверно.

В 2017 году на эти проблемы обратили внимание основатели компании «Цельс». Появилась идея разработать систему поддержки принятия врачебных решений (СППВР) на базе технологий нейронных сетей. Диагнозы будут точнее, они будут устанавливаться в короткие сроки, а значит, шансов сохранить здоровье и жизнь пациентов будет больше.

После года глубокого анализа проблемы, тесного сотрудничества с онкологами, рентгенологами и другими специалистами началась работа над созданием первого решения — системы для выявления рака молочной железы на ранней стадии.

Решение

«Цельс» — искусственный интеллект для анализа цифровых медицинских снимков. Сервис помогает специалистам лучевой диагностики сократить время на анализ исследований и минимизирует риски пропуска патологии.

Для обучения алгоритма было использовано более 115 тысяч исследований, включая публичные датасеты, неразмеченные снимки, исследования с верифицированной бинарной разметкой (болен или не болен).

Для маммографии также использовались снимки с разметкой на объекты, выполненной опытными рентгенологами. Каждый снимок независимо размечается несколькими врачами, в случае расхождений снимки отдаются на дополнительное исследование. Процесс разметки представляет собой определение объектов разных классов на изображении (злокачественные и доброкачественные новообразования, кальцинаты, лимфоузлы, участки плотности, артефакты снимков и другие).

Нейросеть имеет сложную структуру, её обучение разделяется на несколько этапов. Первый этап — обучение «без учителя» (unsupervised/self-supervised learning). Через сеть определённым образом прогоняется большой объём неразмеченных данных, это позволяет сети «привыкнуть» к особым признакам, свойственным рентгеновским снимкам. После этого идут в ход исследования с разметкой (бинарной — «есть патология» или «нет патологии» и на объекты).

В результате сеть обучается находить различные образования на изображениях и рассчитывать общий риск наличия патологии у каждого пациента. На этапе постпроцессинга каждое исследование получает оценку согласно международным диагностическим стандартам

Направления диагностики, в которых система работает уже сейчас — маммография и флюорография. На очереди — компьютерная томография и морфология, их выход запланирован на четвёртый квартал 2020 года.

Как «Цельс» помогает врачам?

При пакетной обработке система ранжирует список исследований по приоритетности: врач в первую очередь просматривает снимки тех пациентов, у которых с высокой вероятностью есть патология. Это позволяет быстрее провести дообследование, поставить диагноз и начать лечение.

celsus.ai

Система определяет наличие доброкачественных или злокачественных изменений и указывает их локализацию — выделяет именно те области на изображении, которые требуют пристального внимания врача. Такие подсказки сервиса сокращают время на исследование и минимизируют риски пропуска патологий.

celsus.ai

Искусственный интеллект не только осуществляет предварительную обработку и анализ снимков, но и оптимизирует процесс подготовки заключения — автоматически формирует описание снимка. При необходимости врач дополняет заключение своими комментариями.

celsus.ai

Команда

В «Цельсе» объединены знания высококвалифицированных врачей, опыт запуска крупных медицинских проектов и компетенции в области ML/AI (Machine Learning или Artificial intelligence).

Основатель проекта Станислав Чернин учредитель и идеолог нескольких компаний в области разработки и интеграции ИТ-решений. В их числе успешные проекты в области здравоохранения: запуск медицинской информационной системы (МИС) для МНТК «Микрохирургия глаза» в Калуге и региональной МИС для медицинских учреждений Калужской области. Реализацией этих проектов руководил Артём Капнинский, сейчас он является коммерческим директором «Цельса».

У Никиты Николаева, операционного директора «Цельса», и Евгения Никитина, технического директора, был совместный опыт создания технологического стартапа в области кредитного скоринга и имплементации биометрических данных FscoreLab. После знакомства с Артёмом и обсуждения возможностей применения ML в медицине возникла идея сделать совместный проект — решение для медицинской диагностики с применением технологий нейронных сетей.

Но технология эффективна и применима в медицинской практике именно благодаря тесному сотрудничеству с врачами. Качественное обучение нейросети невозможно без их знаний и опыта. Разметкой каждого снимка занимаются сразу несколько штатных рентгенологов. Они проводят тесты системы, дают оперативную обратную связь по доработкам и консультируют разработчиков.

Внедрение

«Цельс» уже используется медицинскими учреждениями в 13 субъектах РФ в рамках пилотных проектов, в том числе в масштабном Эксперименте Департамента здравоохранения города Москвы по использованию ИИ-сервисов в работе отделений лучевой диагностики. Мы уже подписали соглашения о сотрудничестве с 21 регионом и сейчас готовимся к запустить ещё несколько пилотных проектов.

Мы собираем обратную связь от врачей, анализируем данные о работе сервиса — на основе этого дорабатываем, развиваем систему, повышаем метрики: AUC, чувствительность, специфичность. Ведётся научная работа по новым направлениям диагностики: КТ и морфология. Но мы видим развитие продукта не только в радиологии, но и в других направления функциональной диагностики.

Мы уверены, что применение искусственного ителлекта в медицине может существенно улучшить качество диагностики. Но алгоритмы не заменят врача. ИИ-сервис не может самостоятельно ставить диагноз, он автоматизирует ряд процессов в работе, выступает в качестве помощника, помогая повысить точность и скорость диагностики.

{ "author_name": "Артём Капнинский", "author_type": "self", "tags": ["\u0437\u0434\u043e\u0440\u043e\u0432\u044c\u0435"], "comments": 8, "likes": 42, "favorites": 52, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tribuna", "id": 131950, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Thu, 04 Jun 2020 18:20:43 +0300", "is_special": false }
Объявление на vc.ru
0
8 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
3

Хоть что-то действительно нормальное, называющееся it-сервисом

Ответить
2

Молодцы! +++

Ответить
2

Желаю успеха! Хороший проект!

Ответить
2

Давно слежу за этим проектом.
Кому будет интересно вот ссылка на официальное сообщество ВК -

А вот это их промо ролик - https://youtu.be/dHjk-9LSPu4

Ответить
2

Тема раскрыта

Ответить
1

Очень крутая вещь.

Но корень проблемы в том числе в том, что люди с очень большими интервалами проходят обследования. 

Ответить
0

Хоть бы у вас всё получилось, ребят! Удачи))

Ответить
0

Очень важное направление. Молодцы! Желаю успеха!

Ответить

Комментарии

null