Фото: infervision.com

У Північній Кароліні (США) почали тестування китайської програми вивчення рентгенівських знімків, створеної на основі системи штучного інтелекту. Стартап Infervision існує вже чотири роки, за цей час система вивчила понад мільйон знімків з китайських лікарень. Протягом всього періоду існування “розумний” додаток навчився обробці радіологічних зображень і постановці діагнозів.

Зараз Infervision тестується в американському радіологічному центрі Wake Radiology. Центр розташований на території так званого “Дослідницького трикутника” – в регіоні П’ємонт у Північній Кароліні. Тут знаходяться три найбільших дослідницьких центра: Університет штату Північна Кароліна, Університет Дьюка і Університет Чапер-Хілл. Над вивченням програми працюють 50 наукових фахівців.

Творцями Infervision є китайські вчені, головний офіс розробників знаходиться у Пекіні. У США більш суворі вимоги до конфіденційності даних пацієнтів, ніж у Китаї, в той же час, китайських пацієнтів набагато більше, ніж американських. Це означає, що медики можуть зробити статистично більш вірні висновки. У США, особливо у великих медичних центрах, для отримання доступу до даних потрібно багато часу. У китайських медустановах процедура доступу простіша – досить дозволу від лікаря.

Програмне забезпечення Infervision інтегровано в EnvoyAI – інтелектуальну радіологічну платформу центру Wake Radiology. Програма розпізнає на рентгенівських знімках потенційно небезпечні ділянки, пухлини, вузли. Дії мережі регулюються алгоритмами машинного навчання. Для створення навчального алгоритму Infervision розробники використали дані 400 тисяч рентгенівських знімків пацієнтів Пекінського дослідного центру і Медичного коледжу Пекіна при Державному Університеті.

Головний розробник Infervision Юфен Ден розповів про те, як саме працює програма. Для початку нейронна мережа ідентифікує знімок, розпізнає зображення і “розуміє”, чи є на ньому ознаки патології. В ході експерименту, проведеного в лікарні Чанчжен (Шанхай), розробники встановили, що особливо добре їх програмному забезпеченню дається розпізнавання вузлових утворень у легенях.

Нейронна мережа постійно навчається, щоб зменшити ймовірність помилкових діагнозів. Система виконує динамічний і статистичний аналіз знімка, а після відправляє дані в загальне сховище. Infervision може використовуватися для діагностики переломів лопаток, кісток грудини, ребер, аналізує розташування і стан кісток, володіє зручним графічним інтерфейсом.

Американські вчені підтвердили, що діяльність Infervision ефективна. Система дійсно може побачити легеневі вузли, коли це не вдається лікарям. Творці ПЗ підкреслили, що розробка призначена для прискорення роботи радіологів, а не для самостійної діагностики. Це своєрідний віртуальний помічник, який підвищує точність встановлення діагнозу. Зараз власники Infervision знаходяться в процесі отримання дозволу від FDA на продаж свого програмного продукту в США.

Безкоштовна версія програми вже надана Дитячій лікарні Стенфорда та іншим зацікавленим американським медичним установам. Стартап вже відкрив офіси у Німеччині та Японії. Розробники вдосконалюють Infervision, щоб “навчити” систему розпізнавати на знімках не тільки легеневі вузли, але й емфізему і навіть складні переломи. Також тестується новий алгоритм по розпізнаванню ознак інсульту на знімках МРТ.

В цілому стартап залучив інвестицій на суму 73 млн. дол., серед інвесторів – венчурний фонд Redpoint Ventures, каліфорнійський підрозділ Sequoia, а також китайська венчурна компанія Qiming Ventures.

Автор: Петро Голодій


Читайте також:

Платформа aiForvard – унікальний інструмент мікроскопічного аналізу ліків

Facebook розробляє штучний інтелект, який прискорить процедуру МРТ-сканування у 10 разів

Коментарi