AI algoritması, 30 saniyede florografik görüntülerde patolojiyi tespit eder

 AI algoritması, 30 saniyede florografik görüntülerde patolojiyi tespit eder


Innopolis Üniversitesi algoritması, yapay zeka kullanılarak florografik görüntülerin analizi için Rusya’nın en iyisi haline geldi. Testler 39 hizmeti olan 21 şirketi içeriyordu. Çalışma sırasında Innopolis Üniversitesi, Moskova’daki tıp kurumlarında 43.000 görüntü çalışması gerçekleştirdi.

İlgili İçerikler:

Tıbbi görüntülerin analizi için bilgisayar vizyonu alanında yenilikçi teknolojilerin kullanımına ilişkin bir deney, Moskova Teşhis ve Teletıp Merkezi ve Sağlık Departmanı ile birlikte Moskova Sosyal Gelişim Kompleksi, Bilgi Teknolojileri Departmanı uzmanları tarafından gerçekleştirildi.

Bir Rus BT üniversitesinin Yapay Zeka Enstitüsü’nün florografik çalışmalarının tam otomasyonu için platform, bilgisayar görüşü alanında yenilikçi teknolojilerin kullanımında lider oldu. Tıbbi görüntüleri analiz etmek ve bunları Moskova sağlık sisteminde daha fazla kullanmak için kullanıldılar.

Yapay Zeka Enstitüsü uzmanları, AI RADYOLOJİ platformunu geliştirdi. Tıbbi röntgen görüntülerini analiz eder ve pnömoni, tüberküloz, neoplazmlar, pnömotoraks ve diğerleri dahil olmak üzere çeşitli akciğer patolojilerini tanımlar. Sinir ağı, Tataristan Cumhuriyeti’nin sağlık kuruluşlarından elde edilen tıbbi görüntüler konusunda eğitildi. Bu tür otomatik görüntü analiz sistemleri radyologların üzerindeki yükü azaltır ve gözden kaçan patolojilerin sayısını azaltır.

Hizmet, Innopolis Üniversitesi’nin bulutunda çalışır ve herhangi bir tıbbi organizasyonla entegre edilebilir. Görüntüyü işleme, yayınlama ve sonuçları gönderme süreci 30 saniye sürer. Hizmet, patolojilerle ilgili çalışmaların% 96’sını tespit ediyor, BT üniversitesinin ekibi algoritmanın doğruluğunu iyileştirmek için çalışıyor. Hizmet, doktorların Rusya’nın başkentindeki çoğu tıbbi kuruluşa erişebilmesi sayesinde Moskova’daki ERIS EMIAS sistemine bağlıdır.

Yapay Zeka Enstitüsü müdürü Ramil Kuleev, “X-ışını görüntüleri kullanarak göğüs patolojilerinin tanınması projesi, yapay zeka teknolojileri alanındaki ilk Innopolis Üniversitesi projesidir” diyor. – Altı yıldan fazla bir süredir araştırma çalışmaları yapıyoruz, uluslararası yarışmalara katıldık, yetkinliklerimizi geliştirdik, artırdık. Yapay zekanın karmaşıklığı, her biri en küçük ayrıntıların nihai sonucu önemli ölçüde etkilediği birçok görevin yetkin çözümünde yatmaktadır: bir veri kümesinin oluşturulması, algoritmaların geliştirilmesi, geliştirme ve test için altyapının organizasyonu. “

Kuleev, “En önemli bileşen, hizmetin gerçek koşullarda üzerinde çalışması gereken verilerle mümkün olduğunca dengeli ve yeterli olması gereken bir veri kümesi veya eğitim örneğidir” diye bitiriyor Kuleev. – Tataristan Cumhuriyeti’nin sağlık kuruluşlarıyla yakın işbirliği sayesinde böyle bir veri seti oluşturmayı başardık. Ve tabii ki, anahtar faktör insanlardır. Ekibimiz projeye dahil olan ve sonuçlara odaklanan gerçek profesyonellerdir. Bizim için böyle bir deneye katılmak, uzman topluluğunun objektif bir değerlendirmesini yapmak ve hizmetin yeteneklerini gerçek koşullarda geniş bir araştırma akışı ile değerlendirmek için bir fırsattır. “

Bu haber İngilizce dilinden Türkçe diline bilgisayar marifeti ile çevrilmiştir. Olası anlam bozukluklarında bu Kaynak adresidnen ingilizce metine ulaşabilirsiniz.

Yapılan Yorumlar

Bir Cevap Yazın