СФЕРА ПРИМЕНЕНИЯ:
Здравоохранение (радиология, диагностика – B2B).
ОПИСАНИЕ ИДЕИ: Нейросети, обученные на медицинских изображениях, помогают врачам обнаруживать патологии на рентгеновских и МРТ-снимках, КТ, маммограммах. ИИ «всматривается» в мельчайшие детали снимка и выделяет подозрительные области, например, ранние признаки опухоли, которые врач может не заметить. В итоге диагноз становится более точным, а обнаружение болезни – более ранним, при этом финальное решение остается за врачом.
KPI:
◦ Меньше пропущенных случаев и ложных тревог: В крупном международном исследовании от Google и врачей ИИ-модель диагностики рака груди снизила количество пропущенных случаев (ложно-негативных заключений) на 9,4% и одновременно уменьшила ложные срабатывания на 5,7% в сравнении с уровнем обычной диагностики.
◦ Это огромный прогресс для раннего выявления рака, потенциально спасая множество жизней.
◦ В целом, в проектах по ИИ-диагностике (пневмония, ретинопатия диабетическая и пр.) достигается точность на уровне лучших экспертов-врачей, сокращается время анализа одного снимка с ~10 минут до секунд и снижается нагрузка на радиологов.
НЕОБХОДИМЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ЗАПУСКА:
Большой массив медицинских изображений с верифицированными диагнозами (размеченные снимки), клинические показатели пациентов (для контекста), стандарты диагностики (правила оценки снимков), а также постоянное тестирование модели на новых данных для подтверждения ее точности
Здравоохранение (радиология, диагностика – B2B).
ОПИСАНИЕ ИДЕИ: Нейросети, обученные на медицинских изображениях, помогают врачам обнаруживать патологии на рентгеновских и МРТ-снимках, КТ, маммограммах. ИИ «всматривается» в мельчайшие детали снимка и выделяет подозрительные области, например, ранние признаки опухоли, которые врач может не заметить. В итоге диагноз становится более точным, а обнаружение болезни – более ранним, при этом финальное решение остается за врачом.
KPI:
◦ Меньше пропущенных случаев и ложных тревог: В крупном международном исследовании от Google и врачей ИИ-модель диагностики рака груди снизила количество пропущенных случаев (ложно-негативных заключений) на 9,4% и одновременно уменьшила ложные срабатывания на 5,7% в сравнении с уровнем обычной диагностики.
◦ Это огромный прогресс для раннего выявления рака, потенциально спасая множество жизней.
◦ В целом, в проектах по ИИ-диагностике (пневмония, ретинопатия диабетическая и пр.) достигается точность на уровне лучших экспертов-врачей, сокращается время анализа одного снимка с ~10 минут до секунд и снижается нагрузка на радиологов.
НЕОБХОДИМЫЕ ДАННЫЕ ДЛЯ ЗАПУСКА:
Большой массив медицинских изображений с верифицированными диагнозами (размеченные снимки), клинические показатели пациентов (для контекста), стандарты диагностики (правила оценки снимков), а также постоянное тестирование модели на новых данных для подтверждения ее точности
У вас есть своя идея и сомневаетесь как реализовать?
Давайте обсудим. Просто оставьте Ваши контакты в форме ниже.
Давайте обсудим. Просто оставьте Ваши контакты в форме ниже.
