Фото: infervision.com

В Северной Каролине (США) начали тестирование китайской программы изучения рентгеновских снимков, созданной на основе системы искусственного интеллекта. Стартап Infervision существует уже четыре года, за это время система изучила более миллиона снимков из китайских больниц. В течение всего периода существования “умное” приложение обучалось обработке радиологических изображений и постановке диагнозов.

Сейчас Infervision тестируется в американском радиологическом центре Wake Radiology. Центр расположен на территории так называемого “Исследовательского треугольника” – в регионе Пьемонт в Северной Каролине. Здесь находятся три крупнейших исследовательских центра: Университет штата Северная Каролина, Университет Дьюка и Университет Чапер-Хилл. Над изучением программы работают 50 научных специалистов.

Создателями Infervision являются китайские ученые, главный офис разработчиков находится в Пекине. В США более строгие требования к конфиденциальности данных пациентов, чем в Китае, в то же время, китайских пациентов намного больше, чем американских. Это означает, что медики могут сделать статистически более верные заключения. В США, особенно в крупных медицинских центрах, для получения доступа к данным требуется масса времени. В китайских медучреждениях процедура доступа проще – достаточно разрешения от лечащего врача.

Программное обеспечение Infervision интегрировано в EnvoyAI – интеллектуальную радиологическую платформу центра Wake Radiology. Программа распознает на рентгеновских снимках потенциально опасные участки, опухоли, узлы. Действие сети регулируют алгоритмы машинного обучения. Для создания обучающего алгоритма Infervision разработчики использовали данные 400 тысяч рентгеновских снимков пациентов Пекинского исследовательского центра и Медицинского колледжа Пекина при Государственном Университете.

Главный разработчик Infervision Юфэн Дэн рассказал о том, как именно работает программа. Для начала нейронная сеть идентифицирует снимок, распознает изображение и “понимает”, есть ли на изображении признаки патологии. В ходе эксперимента, проведенного в больнице Чанчжэн (Шанхай), разработчики установили, что особенно хорошо их программному обеспечению дается распознавание узловых образований в лёгких.

Нейронная сеть постоянно обучается, чтобы уменьшить вероятность ложных диагнозов. Система выполняет динамический и статистический анализ снимка, а после отправляет данные в общее хранилище. Infervision может использоваться для диагностики переломов лопаток, костей грудины, ребер, анализирует положение и состояние костей. Обладает удобным графическим интерфейсом.

Американские ученые подтвердили, что действия Infervision эффективны. Система действительно может увидеть легочные узлы, когда это не удается врачам. Создатели ПО подчеркнули, что разработка предназначена для ускорения работы радиологов, а не для самостоятельной диагностики. Это своего рода виртуальный помощник, повышающий точность постановки диагноза. Сейчас собственники Infervision находятся в процессе получения разрешения от FDA на продажу своего программного продукта в США.

Бесплатная версия программы уже предоставлена Детской больнице Стэнфорда и другим заинтересованным американским медицинским учреждениям. Стартап уже открыл офисы в Германии и Японии. Разработчики совершенствуют Infervision, чтобы “научить” систему распознавать на снимках не только легочные узлы, но и эмфизему и даже сложные переломы. Также тестируется новый алгоритм по распознаванию признаков инсульта на снимках МРТ.

В общей сложности стартап привлек инвестиций на сумму 73 млн. долл, среди инвесторов – венчурный фонд Redpoint Ventures, калифорнийское подразделение Sequoia, а также китайская венчурная компания Qiming Ventures.

 

Читайте также:

Платформа aiForvard – уникальный инструмент микроскопического анализа лекарств

Facebook разрабатывает АІ, который ускорит процедуру МРТ-сканирования в 10 раз

Комментарии