Опыт Югры по внедрению искусственного интеллекта в медицине признан лучшим

Опыт Югры по внедрению систем искусственного интеллекта в здравоохранении признан одним из передовых в России.

Об этом говорили на форуме «Цифровая индустрия промышленной России» (ЦИПР) в Нижнем Новгороде.

О результатах работы по внедрению искусственного интеллекта в учреждениях здравоохранения округа рассказала профессиональному медицинскому сообществу страны главный внештатный специалист депздрава Югры по лучевой и инструментальной диагностике Любовь Тарасенко.

Югра вместе с другими регионами участвует в масштабном научно-техническом эксперименте «Цифровая диагностика». Он запущен осенью 2020 года и проводится при поддержке Минздрава России. Предварительные результаты участники рассмотрели на форуме.

В Югре в этом пилотном проекте по использованию искусственного интеллекта участвуют 13 медорганизаций. Это окружные клинические больницы Ханты-Мансийска, Сургута и Нижневартовска, Нижневартовский перинатальный центр и другие. Во время совместной работы наши специалисты сосредоточились на маммографических исследованиях и компьютерной томографии органов грудной клетки. Для анализа медицинских изображений использовали так называемое компьютерное зрение. Это сервис, который функционирует на основе искусственного интеллекта. С его помощью проверено около 2 000 диагностических исследований, выполненных при онкопатологии молочных желез, а также при диагностике осложнений коронавируса.

По мнению медиков округа, при работе с сервисом есть много преимуществ. Например, анализ исследований идет в четыре-пять раз быстрее. К тому же, использовать эту технологию возможно даже в условиях кадрового дефицита.

Специалистами округа в качестве дальнейшего экспериментально-научного сотрудничества предложено провести подобный эксперимент и при анализе массовых рентгенологических исследований. Департамент здравоохранения Югры планирует открыть референсный центр по анализу медицинских изображений с использованием систем искусственного интеллекта. Такая тактика даст возможность подробно проанализировать работу системы на случаях диагностики с установленной патологией и подготовить предложения по доработке системы.