Connect with us

Hi, what are you looking for?

digiversion.ru

Наука и технологии

Московские ученые разработали методологию подготовки датасетов для тестирования сервисов ИИ по анализу лучевых исследований

Московские ученые разработали методологию подготовки датасетов для тестирования сервисов ИИ по анализу лучевых исследований

Московские специалисты создали методологию по подготовке медицинских наборов данных для тестирования нейросетей по анализу лучевых исследований. С помощью обезличенных рентгенологических снимков с признаками заболеваний умные алгоритмы учатся самостоятельно находить патологии. Рекомендации предназначены для врачей любых специальностей, которые организуют и проводят разметку медицинских наборов данных. Подготовленные подходы позволят повсеместно унифицировать разработку датасетов, обеспечить их качество, а также ускорить внедрение искусственного интеллекта в медицине для анализа исследований пациентов.

Безопасность и качество работы нейросетей напрямую обусловлена наборами данных, поэтому процесс их формирования требует понятной методологии для специалистов. Московские методические рекомендации составлены на основании обширного практического опыта по формированию наборов исследований пациентов для тестирования умных алгоритмов. Методология описывает универсальные подходы и может использоваться врачами различных специальностей в любой области здравоохранения, где актуально внедрение нейросетей. Центр диагностики и телемедицины Депздрава обладает большой экспертизой в области медицины и информационных технологий –специалисты апробируют внедрение искусственного интеллекта в лучевую диагностику, разрабатывают проекты правил и стандартов его использования по конкретным клиническим сценариям.

Эти методические рекомендации стали результатом объединения мировых практик и собственного опыта Центра диагностики и телемедицины Депздрава по внедрению сервисов искусственного интеллекта.

Методология разработана и апробирована в ходе выполнения Московского эксперимента по использованию технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и научно-исследовательской работы «Научное обоснование методологии применения и способов оценки качества (искусственного интеллекта) в диагностике». Она содержит описание практических подходов при планировании и создании наборов данных, необходимых для апробации и применения технологий искусственного интеллекта в здравоохранении.

Московский эксперимент – крупнейшее в мире научное исследование медицинского искусственного интеллекта. Сегодня в эксперименте более 40 сервисов по 19 клиническим направлениям, почти за три года нейросети проанализировали уже более 8,5 миллиона изображений, полученных при помощи лучевых методов исследований пациентов медицинских учреждений столицы.

Москва уже более 10 лет занимается цифровизацией системы здравоохранения. Основа этого процесса – единая цифровая платформа. В том числе и благодаря ей комплекс социального развития Москвы совместно с городским Департаментом информационных технологий начал эксперимент по внедрению технологий компьютерного зрения в медицину на базе Центра диагностики и телемедицины Департамента здравоохранения Москвы. Он стал площадкой для развития технологий искусственного интеллекта в лучевой диагностике, а также для поддержки отечественных разработчиков.

Московские ученые разработали методологию подготовки датасетов для тестирования сервисов ИИ по анализу лучевых исследований

Теги: биотехнологии, ИИ

В тренде

You May Also Like

Наука и технологии

Корейские исследователи сообщают, что в редких случаях у некоторых пациентов после приступа COVID может развиться аутоиммунное заболевание. Такие состояния, как алопеция ( выпадение волос...

Наука и технологии

По данным Американского журнала рентгенологии ( AJR ) , использование порога 6 мм вместо порога 5 мм помогает облегчить стратификацию риска и принятие решений...

Наука и технологии

Странные вещи могут произойти, когда волна достигает границы. В океане волны цунами, едва заметные на глубокой воде, могут стать довольно большими на континентальном шельфе и...

Наука и технологии

Модель для автоматического определения полярности настроений определенных слов в письменных текстах. В последние годы ученые-компьютерщики пытались разработать эффективные модели для анализа настроений. Эти модели...

Copyright © 2025 Обратная связь info@gototop.ee