Искусственный интеллект может увидеть даже самые ранние, почти незаметные признаки злокачественных заболеваний, часто недоступные глазу человека
С. Самбурский и К. Сергунова для Московская медицина | октябрь 2020
Вебинар организован Департаментом здравоохранения города Москвы совместно с Департаментом информационных технологий города Москвы и Европейским обществом медицинской визуализации и информатики (EuSoMII). Модератором вебинара выступил Эрик Раншерт, президент EuSoMII. Среди всех слушателей вебинара около трети составляли радиологи, значительную часть аудитории составили специалисты по большим данным. Участников вебинара в первую очередь интересовали цели проекта и применение ИИ в рабочем процессе врача-радиолога, а также его место в системе городского здравоохранения в целом.
В последние три-четыре года в мире начался настоящий бум развития систем искусственного интеллекта, в том числе и в медицине. Стали доступны огромные вычислительные мощности, появилось много разработчиков, образовательных программ, открытого софта различных компаний, который можно использовать для тренировки алгоритмов и нейронных сетей. И наш опыт показывает, что все это можно использовать, и использовать успешно. Мы были рады обсудить с коллегами опыт московского эксперимента, рассказать об условиях участия российских компаний, сделать медицину еще чуть более открытой для инновационных разработок», — сообщил Виктор Гомболевский, к.м.н., ведущий научный сотрудник Института искусственного интеллекта AIRI
«Уникальность эксперимента по внедрению искусственного интеллекта в медицинские технологии заключается в успешном междисциплинарном взаимодействии: он объединил ИТ-технологии, компании-стартапы и врачей.
Компании-разработчики имеют возможность получить гранты от Правительства Москвы для внедрения и дальнейшего совершенствования своих решений, — отметил Антон Горбань, начальник управления инноваций в здравоохранении Департамента информационных технологий Москвы. — Все разработкикомпаний, участвующих в проекте, интегрированы в единый интерфейс: врач может видеть результаты нескольких алгоритмов, примененных к конкретному исследованию. Это существенно сокращает время для анализа полученной информации и облегчает принятие клинических решений на каждом этапе обследования и лечения пациента. Данная технология особенно востребована при проведении скринингов, когда в сжатые сроки необходимо просматривать большое количество снимков».