AI в медицине: о совместных проектах студентов ћ‘“» и компании Napoleon IT
»скусственный интеллект »скусственный интеллект

AI в медицине: о совместных проектах студентов ћ‘“» и компании Napoleon IT


ѕавел ѕодкорытов, CEO & CO-FOUNDER Napoleon IT. ќтвечает за операционную де€тельность компании. ѕолучил образование в сфере кибербезопасности и MBA.

—овместным результатом студентов ћ‘“» и Napoleon IT стал проект UNONA Ц детектор ковидных аномалий в ритме сердца. √руппой ученых ЌЌ√” им. Ћобачевского под руководством ѕолевой —.ј. обнаружены признаки критических изменений в организме, св€занных с COVID-19, на основе данных мобильной телеметрии ритма сердца.

ѕо их данным более 70% смертельных исходов при заболевании COVID-19 св€зано с острой сердечной недостаточностью и тромбозами. —уществующие клинические методы диагностики не позвол€ют определ€ть предикторы этих проблем, чтобы воврем€ вы€вить и предотвратить летальный исход.

¬ рамках хакатона проекта Ђ÷ифровой прорывї команда магистрантов программы Ђ»ндустриальна€ биоинформатикаї испробовали несколько подходов к решению задачи классификации и остановились на стекинге CNN + RNN (LSTM), которые показали наилучшую метрику F1-score. ѕомимо бинарной классификаций наличи€ или отсутстви€ аномалии мы также предоставл€ем возможность визуально показать участок аномального RR интервала. ¬ целом в перспективе с помощью анализа вариабельности сердечного ритма можно научить алгоритм детекции предсердной аритмии, трепетани€ предсердий, желудочковой тахикардии, кардиомиопатии.

 

ѕо результатам проекта команда разработала три прототипа продукта на базе модели машинного обучени€ дл€ разных целевых аудиторий:

  • python package c моделью дл€ разработчиков;

  • веб-сервис дл€ врачей и ученых, где будет показыватьс€ результат детекции;

  • мобильное приложение, где будет собиратьс€ данные у пользователей носимых устройств. 


—овместными усили€ми Napoleon IT и ћ‘“» с помощью компьютерного зрени€ создали еще один инновационный продукт Napoleon Health, состо€щий из предобученной модели распознавани€ рентгеновских снимков легких и удобного вебсервиса дл€ вы€влени€ патологий легких, решает проблему большой нагрузки на врачей-рентгенологов и отсутстви€ экспертизы в диагностике заболеваний легких. ћодель выдает веро€тность наличи€ патологии по 14 заболевани€м легких в процентах, а также показывает тепловую карту снимка, где син€€ зона Ц отсутствие патологий, красна€ зона Ц больша€ веро€тность наличи€ заболевани€. “аким образом, модель не только подсказывает врачу специалисту диагноз, но и сигнализирует о наличии проблемных зон, на которые стоит обратить пристальное внимание. 

¬место рутинной работы по изучению снимков легких, где с каждой обработанной фотографией уровень внимани€ специалиста снижаетс€, а шанс постановки правильного диагноза следует за ним, обработкой и изучением снимков занимаетс€ машина, и у врача по€вл€етс€ врем€ дл€ более важных задач. — помощью машинного обучени€ и компьютерного зрени€ были просканированы уже 4500 снимков легких, а систему подключили ведущие медицинские центры „ел€бинска и области.

ѕодписывайтесь на нас в соцсет€х, если хотите быть в курсе последних событий в сфере бизнеса и технологий.


Ќе менее интересные публикации