Анастасия Ракова рассказала о создании первого открытого набора данных для обучения ИИ поиску заболеваний головного мозга
"Несколько лет назад Москва по сути создала рынок искусственного интеллекта в здравоохранении. Сейчас мы увеличиваем темпы создания уникальных ИТ-продуктов для медицины. Одно из направлений - это разработка столичными учеными обезличенных наборов данных для оценки и тестирования нейросетей. Последним из них стал новый уникальный датасет по внутричерепным кровоизлияниям. Он содержит полные результаты 800 КТ-исследований головного мозга и важные с клинической точки зрения признаки, учет которых может помочь сделать поиск патологий эффективнее. На сегодняшний день наши специалисты создали свыше 350 таких датасетов, среди них 68 в открытом доступе. Это помогает в разработке качественных сервисов искусственного интеллекта во всей стране", - сообщила заммэра.
Набор данных по внутричерепным кровоизлияниям пригодится компаниям, которые разрабатывают системы автоматического анализа компьютерных томограмм для определения наличия переломов костей черепа, внутричерепных кровоизлияний, оценки типа по локализациям, их множественности.
Все открытые датасеты опубликованы на платформе mosmed.ai. Они могут применяться при самотестировании нейросетей для поиска признаков патологий головного мозга, органов грудной клетки и других анатомических областей.
Цифровая библиотека появилась в 2022 году и постепенно пополняется наборами данных по всем основным модальностям лучевой диагностики.
"Внутричерепные кровоизлияния - это опасный патологический процесс, своевременное и точное обнаружение которого поможет назначить лечение и ограничить повреждение головного мозга, что повысит шансы пациента на выздоровление. Такие алгоритмы полезны, так как подходы к терапии пациента в основном зависят не только от факта кровоизлияния, но и от его локализации и объема. База данных содержит не только наборы изображений, полученных в результате проведения 800 диагностических исследований головного мозга методами компьютерной томографии в формате DICOM и таблицы с разметкой, она также дополнена текстовыми заключениями врачей-рентгенологов и информацией о видах кровоизлияний, патологиях, технических характеристиках. Отмечу, что для качественного и более эффективного тестирования искусственного интеллекта, направленного на выявление признаков данной патологии, будут полезны не только медицинские изображения с фактом наличия или отсутствия кровоизлияния, но и дополнительные параметры, которые мы включили в набор данных. Это все может влиять на результат тестирования алгоритмов", - поделился Юрий Васильев, главный внештатный специалист по лучевой и инструментальной диагностике Департамента здравоохранения города Москвы, директор Центра диагностики и телемедицины ДЗМ.
Все сервисы компьютерного зрения для лучевой диагностики, которые появляются в городе, сначала работают в режиме эксперимента, ознакомиться с оценкой их работы можно с помощью матрицы зрелости. Она помогает медицинским организациям выбирать лучшие решения.
Нейросети работают в рамках эксперимента по внедрению технологий компьютерного зрения в работу столичных медучреждений с 2020 года. Проект реализует комплекс социального развития Москвы на базе Центра диагностики и телемедицины ДЗМ при поддержке Департамента информационных технологий. Он стал площадкой для развития технологий искусственного интеллекта в России, а также для поддержки отечественных разработчиков.
Москва уже более 10 лет занимается цифровизацией системы здравоохранения. Благодаря этому умные технологии широко используются в ежедневной врачебной практике. Это позволило ускорить и упростить процессы диагностики и лечения, обеспечив высокий уровень медицинской помощи для москвичей. Проект соответствует целям и задачам национального проекта "Здравоохранение" и направлен на повышение качества и доступности оказания медицинской помощи жителям Москвы.