Проект

Томский онкодиспансер внедрил нейросеть по диагностике рака груди

Заказчики: Томский областной онкологический диспансер

Фармацевтика, медицина, здравоохранение

Подрядчики: Сбербанк


Дата проекта: 2020/11
СМ. ТАКЖЕ (2)

Как стало известно 9 ноября 2020 года, Томский областной онкологический диспансер внедрил нейросеть по диагностике рака груди. Используемый искусственный интеллект — это разработка «Сбера», говорится в сообщении компании.

Томский онкодиспансер начал использовать ИИ-модель для анализа и обработки маммографических снимков по итогам успешного пилотного проекта, стартовавшего несколькими месяцами ранее. После реализации проекта процесс анализа маммограмм с помощью искусственного интеллекта в медучреждении стал полностью автоматизирован и синхронизирован с диагностическими аппаратами лечебного заведения.

Томский онкодиспансер начал использовать нейросеть для диагностики рака груди

Лежащая в основе ИИ-модели нейросеть оценивает изображения буквально «на лету»: снимок обрабатывается в течение нескольких секунд, а в случае вероятной патологии врач получает от системы оценку снимка и более тщательно изучает и описывает его.

Специалисты онкодиспансера отмечают, что обработка изображений с помощью технологий ИИ значительно ускорила работу врачей и позволила отправлять пациентов на биопсию и другие дополнительные обследования в день проведения маммографии.

«
Тест показал, что машина оценивает снимки не хуже врачей, – говорит заведующий отделением рентгенодиагностики Томского областного онкологического диспансера Евгений Карпов. – Буквально за несколько секунд после обработки врач получает оценку снимка от системы в закодированном виде и учитывает его, как второе мнение. Ежедневно искусственный интеллект выделяет в среднем 7-8 пациенток, которых следует отправить на дополнительное обследование.
»

По словам первого зампредправления Сбербанка Александра Ведяхина, главное преимущество нашей ИИ-модели — способность быстро обрабатывать большое количество изображений. Это экономит время не только врачей, но и самих пациентов — они быстрее начинают получать нужное лечение, что в конечном счёте сохраняет здоровье и спасает жизни.[1]

Примечания