Проект

Мурманская область внедряет российскую систему искусственного интеллекта для врачей

Заказчики: Клиническая больница имени П.А. Баяндина Мурманской области

Мурманск; Фармацевтика, медицина, здравоохранение

Подрядчики: Интеллоджик (TeleMD)
Продукт: Botkin.AI
На базе: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI)

Дата проекта: 2018/02 — 2018/09
Технология: Системы видеоаналитики
подрядчики - 161
проекты - 431
системы - 339
вендоры - 228
Технология: Телемедицинский сервис
подрядчики - 40
проекты - 62
системы - 104
вендоры - 98
Технология: PACS
подрядчики - 20
проекты - 30
системы - 48
вендоры - 37

В Мурманской области стартует пилотный проект по использованию платформы Botkin.AI на базе технологии искусственного интеллекта для поддержки врачебных решений. Об этом в конце марта 2018 года сообщил разработчик платформы - российская компания «Интеллоджик», являющаяся резидентом «Сколково».

Платформа Botkin.AI должна помочь врачам выявлять онкологию на ранних стадиях, прогнозировать риски развития заболеваний и предсказывать момент, когда пациент обратится к врачу. В платформе также заявлен функционал по контролю соблюдения клинических рекомендаций.

Гендиректор «Интеллоджик» Сергей Сорокин рассказал TAdviser, что пилотный проект будет проходить в Мурманской Областной Клинической Больнице (МОКБ). На базе нее работает Центральный архив медицинских изображений (ЦАМИ) региона, который будет использоваться в работе платформы. Сорокин привел TAdviser данные, что по состоянию на март в архиве более 100 тыс. изображений.

Задача пилотного проекта - отработка механизмов эффективного использования технологий искусственного интеллекта для выявления заболеваний на ранних стадиях (фото - mvestnik.ru)

Первым этапом пилотного проекта в станет внедрение автоматического ретроспективного скрининга КТ-изображений (КТ - компьютерная томография) грудной клетки для выявления признаков рака лёгких на ранних стадиях. Далее планируется расширять количество нозологий и модальностей, а также проводить анализ рисков развития заболеваний, анализируя данные электронных медицинских карт пациентов, рассказал Сорокин TAdviser.

«
Задача пилотного проекта внедрения отечественной платформы Botkin.AI - отработка механизмов эффективного использования технологий искусственного интеллекта для выявления заболеваний на ранних стадиях и оценки рисков развития заболеваний в целях повышения эффективности медицинской помощи в России, - отмечают в МОКБ.
»

Сорокин пояснил TAdviser, что платформа Botkin.AI - это облачный сервис, к которому сможет иметь доступ любой врач, получивший авторизацию. Руководство МОКБ будет само определять количество врачей, которым необходим доступ к платформе.Рынок аутсорсинга информационной безопасности в России: особенности развития и перспективы. Обзор TAdviser 6.3 т

По словам гендиректора «Интеллоджик», в рамках пилотного проекта будет реализована интеграция с PACS (Picture Archiving and Communication System — система передачи и архивации изображений). Изображения, поступающие от диагностического оборудования, будут деперсонифицироваться и отправляться на анализ и распознавание в платформу Botkin.AI. На следующем этапе проекта будет сделана интеграция с электронными медицинскими картами для анализа рисков развития заболеваний.

«
Платформа Botkin.AI проходила внутреннее тестирование и пилот в Мурманске фактически первый проект с внедрением в клинике. В ближайшее время запланированы пилотные проекты в других регионах, в государственных и частных клиниках, а также на уровне региона, - отметил в разговоре с TAdviser Сорокин.
»

Мурманская область не первый в России регион, экспериментирующий с искусственным интеллектом для поддержки принятия врачебных решений, в том числе, для распознавание рака легких на КТ-исследованиях. В феврале 2018 года в ДИТ Москвы рассказывали TAdviser о том, что город разрабатывает собственную систему на базе технологий искусственного интеллекта и больших данных для использования врачами при принятии врачебных решений.

В данном случае решение строится на основе известных архитектур нейронных сетей, а в основе лежит открытая программная библиотека для машинного обучения, разработанная GoogleTensorFlow. Подробнее здесь.