Презентация
серверов от Acer
До начала осталось:
Смотреть

OneCell – комплексная платформа с ИИ для диагностики онкозаболеваний

Помогает патологам диагностировать рак до 10 раз быстрее

Идея

В своих проектах я всегда стараюсь преследовать глобальную цель, которая может благодаря современным технологиям облегчить людям жизнь. Когда я обратил внимание на медицину, то стало понятно, что технологии могут не просто помогать, но и спасать жизни.

Онкология — то самое страшное слово, от которого год назад у меня все съеживалось внутри. Более того, наверное, у каждого есть личная история, связанная с раком. За этот самый год я познакомился с удивительными людьми, упоминание которых тоже раньше вызывало странные чувства – патологоанатомами. Как оказалось – это совершенно фантастические и глубокие люди, от которых зависят жизни миллионов людей ежегодно. Познакомился также и с онкологами, гистотехнологами, с тем, как происходит процесс подготовки микропрепаратов, микроскопическим оборудованием и многим другим. Погрузился в проблемы отрасли онкодиагностики, и диагностики в нашей медицине в целом. Увидел много возможностей сделать что-то полезное.

И вот, что меня удивило. Хотя онкологические диагнозы опираются на заключения патологоанатома, за последние 150 лет в этой области не произошло никаких значительных изменений. Ежегодно патологи просматривают сотни миллионов стекол, на основании которых формируется окончательный диагноз. Весь этот объем знаний попадает в аналоговый архив и никем не используется. Сложно себе представить, что в 21 веке врачам приходится тратить жизненно важное время на поиск вручную похожих клинических случаев в архивах больниц. Сейчас в России полностью аналоговая инфраструктура для взаимодеиствия между патологами. Это повышает риск человеческого фактора на всех ступенях проведения диагностики – от взятия биопсии до подготовки стекол и самой диагностики.

При этом, существует недостаток в патологах наблюдается во всем мире, растет нагрузка на каждого специалиста. Средний возраст профессии в России 55-60 лет. И если сейчас дефицит составляет 50%, то в перспективе 10 лет достигнет уровня 70%.

В такой ситуации мне видится, что искусственный интеллект и цифровые технологии могут оказаться единственным способом решения проблем. При этом, хотелось создать такое решение, которое можно быстро и просто внедрить. Не подключая миллион разных систем, не заставляя патологов перестраиваться с их привычных форматов работы, а лишь помочь им.

Создание

Год назад мы начали создание нашего продукта. За это время к проекту мы привлекли ученых, медицинских сотрудников и разработчиков из России, Израиля и Норвегии. Сейчас в команде OneCell 45 человек. В разработке продукта также активно принимают участие сами патологи и делают его как для себя.

Существующие в России решения цифровизации требовали перестройки многих процессов в патологических лабораториях, и часто именно это служило главным барьером при переходе на цифровую диагностику. Например, требовалось установить дополнительно дорогостоящее импортное оборудование. В нашем фокусе было создание продукта, который сделает процесс цифровизации недорогим, быстрым и безболезненным.

В итоге мы сделали программно-аппаратный комплекс OneCell, который состоит из 3 частей, каждой из которых занимается независимая команда: оборудование, телемедицинская платформа и инструменты искусственного интеллекта.

Основным вызовом для команды стало решение производить медицинское оборудование. Нам многие эксперты говорили, что в РФ это нецелесообразно, дорого и вообще нет кадров сделать что-то достойное. Но мы рискнули, нашли ведущих специалистов из России и Израиля, с опытом разработки микрофотографических устройств. Как итог, мы сделали уникальную камеру, которая превращает любой аналоговый микроскоп в цифровой. На сегодняшний день наше оборудование, даже на единичных экземплярах, получается в 4-5 раз дешевле западных аналогов, но не уступает качеством. Что важно для проекта оборудование позволяет нам набирать необходимые снимки для обучения алгоритмов.

Камера, которая превращает любой аналоговый микроскоп в цифровой OneCell

Главный фокус Date Science команды - это технологии искусственного интеллекта как инструмента поддержки принятия врачебных решений. Они не заменят патолога, но существенно облегчат его работу. Мы нашли способ превращать стекла с образцами биопсии в структурированные данные. Это позволяет осуществлять цифровой поиск аналогичных изображений среди всех медицинских учреждений. Сейчас врачи пользуются медицинскими атласами, то есть физическими книгами с полок библиотек, а мы даем реальные кейсы с поставленными диагнозами в считанные секунды. Это ускоряет их работу до 10 раз.

AI позволит находить реальные кейсы с поставленными диагнозами в считанные секунды OneCell

В разработке телемедицинской платформы мы столкнулись с проблемой, что размер каждого отсканированного изображения доходил до 3,5 гб. В России же делается 60 млн стекол в год, хранить которые нужно от 5 до 25 лет. Все это предполагает огромные объемы хранения. Поэтому большой челлендж состоял в том, чтобы продумать умную систему хранения данных, которая на сегодня позволяет оптимизировать размер снимков от 3 до 9 раз без потери качества.

Телемедицинская платформа позволяет врачам-патологам ставить диагнозы и проводить консультации независимо от их местонахождения OneCell

Сейчас платформа OneCell запустилась как пилотный проект и проходит тестовое внедрение в трех лабораториях, в том числе в крупнейшем федеральном онкологическом центре в России НМИЦ онкологии имени Н.Н. Петрова.

Что дальше

Наша цель - вывести страну в мировые лидеры цифровой онкопатологии и помочь врачам спасать сотни тысяч жизней, используя искусственный интеллект и IT-технологии. В ближайших планах компании масштабироваться на всероссийский уровень и занять лидирующие позиции на рынке диагностики онкозаболеваний, который, по экспертной оценке OneCell, составляет более 1 миллиардa долларов в год только в России. Решение компании способно объединить в единый национальный цифровой контур как крупнейшие онкологические центры Москвы, так и удаленные лаборатории в регионах. Также в потенциале проекта разработка двух больших направлений – образование для патологоанатомов и онкологов и исследования в сфере создания лекарственных препаратов, где точность и стандартизация играет огромную роль. Оба направления хорошо ложатся на ту базу, которая уже разработана.

{ "author_name": "Александр Нинбург", "author_type": "self", "tags": [], "comments": 15, "likes": 6, "favorites": 11, "is_advertisement": false, "subsite_label": "tribuna", "id": 219204, "is_wide": false, "is_ugc": true, "date": "Thu, 11 Mar 2021 17:07:44 +0300", "is_special": false }
0
15 комментариев
Популярные
По порядку
Написать комментарий...
2

Ребята большие молодцы!
На фоне бесконечного множества статей про сео, маркетплейсы и маркетинг на виси эта статья как глоток свежего воздуха. Очень надеюсь, что у ребят все получится, не сдавайтесь!)

Ответить
1

Интересно и очень перспективно. 

Ответить
1

Удачи проекту!

Ответить
1

На основании каких данных обучается ИИ? 

Ответить
0

Начинали с открытых датасетов, которые есть в различных соревнованиях по ИИ.
Сейчас у нас партнеры в лице лабораторий, с архивами.

Ответить
0

Если это архивы лабораторий, то ИИ будет впитывать и врачебные ошибки (человеческий фактор). Можно ли этого как-то избежать? 

Ответить
0

Да, точно подмечено, на самом деле мы проверяем разными врачами валидность данных - это раз и мы неверные данные тоже грузим в модель, таким образом она становится точнее.

Ответить
0

Спасибо за стать, внушает надежду.

Но есть вопрос.

 Год назад мы начали создание нашего продукта.

Кто мы? Как начали, почему? Откуда взялась команда? Кто инвестировал, как удалось получить инвестиции? Все-таки стартап данного типа - не скрэппер вебсайтов, написанный на коленке.

Ответить
2

Начали потому что в интервью с медицинским сообществом услышали что ситуация с ошибочными диагнозами в онкологии на столько плачевная, что не хотелось в это поверить. Провели глубокий анализ и оказалось что это правда и что есть очень много проблем, которые можно решить используя технологии, так как отрасль патоморфологии на 95% аналоговая.
Мы, это группа людей, которую я собрал, часть тех с кем работал на предыдущих проектах.
Инвестировали основатели, те кто инвестировали и в прошлый наш проект.

Ответить
0

Молодцы.
Но к статье есть вопросы.
разработчики из России, Израиля и Норвегии. 

А целитесь только на рынок РФ, почему ?
Какой % типов рака так диагностируется  ?
Какие есть проблемы в продвижении результата ?
Зачем эта статья на vc, какой фидбэк вы тут ищете ?

Ответить
1

Привет!
1) Нет конечно, но фокус в данный момент на РФ.
2) Сложно ответить на этот вопрос, так как 2/3 части ПАК работает на все типы рака. Если говорить про ИИ, то в данный момент мы работаем с предстательной железой и молочной железой. Ещё 4 модели пока в процессе обучения начального.
3) Что вы подразумеваете под продвижением результата?
4) Издание о стартапах) а мы таковым и являемся. Если интересно обсудить детальнее, то открыт к разговору на фейсбуке)

Ответить
0

3. Типа - На сегодня мы охватили 2% лабораторий в стране, план на 20% через 3 года. Конкуренты такие то. На 18% до плана не хватает денег, законодательство мешает или ...

Ответить
1

На сегодня мы пока пилотируем наши продукты в 3ех лабораториях. О % рынка не идёт речи. А если говорить про горизонт, то мы ставим цели в количестве проданных решений по каждому направлению.

Ответить
1

Т.е. вы не знаете или не хотите тут писать сколько лабораторий в стране и мире, о своих конкурентах и собственном, относительно них позиционировании ?

Ответить
1

Думал как ответить на вопрос и решил что напишу еще одну статью. Так как рынок здравоохранения на столько ДРУГОЙ, что в трех словах не напишешь! Спасибо!

Ответить

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарий удален

Комментарии

null