Заказчики: Медси Москва; Фармацевтика, медицина, здравоохранение Подрядчики: Сириус Образовательный центр Продукт: Проекты на базе технологий Big DataВторой продукт: Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) Дата проекта: 2022/02 — 2022/08
|
Технология: Data Mining
Технология: Data Quality - Качество данных
Технология: Робототехника
|
2022: Анонс разработки системы поддержки принятия врачебных решений
5 августа 2022 года компания «МЕДСИ» сообщила о том, что совместно со школьниками – участниками программы «Большие вызовы» в Образовательном центре «Сириус» – разрабатывает систему поддержки принятия врачебных решений, которая помогает врачу-терапевту на приеме с помощью искусственного интеллекта выявить первые признаки сердечно-сосудистого заболевания у пациента.
По информации компании, сердечно-сосудистые патологии являются социально-значимой проблемой населения и одной из главных причин смертности во всем мире. По данным 2022 года ежегодно от болезней сердца и сосудов в России погибает порядка 600 человек на 100 тыс. населения. Почти треть приходится на людей трудоспособного возраста. Низкий уровень информированности населения о факторах риска заболеваний сердца и сосудов и отсутствие ранней диагностики – одни из причин такой ситуации.
ГК «МЕДСИ» в лице партнера программы «Большие вызовы» Образовательного центра «Сириус» предложила школьникам в рамках направления «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение» разработать кейс «Интеллектуальный помощник врача в расшифровке анализов» и обучить искусственный интеллект выявлять у пациента первые признаки сердечно-сосудистого заболевания, а также симптомы патологии сердца и сосудов в активной фазе.Метавселенная ВДНХ
Научно-технологическая программа «Большие вызовы» стартовала в Образовательном центре «Сириус» на федеральной территории «Сириус» с 1 по 24 июля 2022 года, и уже за две недели пятеро учеников команды МЕДСИ разметили и проанализировали дата-сет из 500.000 строк с анализами реальных пациентов и на его базе обучили искусственный интеллект, который стал основой медицинского приложения. Нейросеть предсказывает заболевание с вероятностью 50-60%, к концу программы ребята стремятся достигнуть точности 80%. После того, как юные разработчики обучат математическую модель, они начнут разработку веб-интерфейса врача, где специалисту будет удобно загружать данные анализов и сразу получать результат.
Наша проектная команда стремится решить медицинскую задачу с использованием методов Data science. На август 2022 года — это очень актуальная тематика, так как МЕДСИ обладает значительным объемом данных о здоровье пациентов и ставит своей целью извлекать из этих данных пользу. По сути, участники разрабатывают «умного помощника», который, с одной стороны, покажет пациенту потенциально проблемные зоны организма, с другой, – будет фокусировать внимание доктора на них, и всё это – на основании обработки данных с использованием нейросетей. С технической точки зрения, создаваемое командой решение — это информационно-технический комплекс, состоящий из веб-приложения и алгоритмов машинного обучения, встроенного в него. Сотрудники МЕДСИ активно взаимодействуют с командой и заинтересованы в том, чтобы проект продолжил развитие и активное практическое применение после окончания смены. отметил Александр Пилипчук, директор по цифровой трансформации, член Правления ГК «МЕДСИ» |
Поскольку медицина все больше уходит в цифровизацию, digital-проект «Интеллектуальный помощник врача в расшифровке анализов» станет сильным кейсом для команды и поможет ребятам познакомиться с перспективной сферой искусственного интеллекта в медицине.
МЕДСИ внедряет в клиническую практику инновации, современные решения и технологии. Это health-стартапы, которые меняют традиционные модели оказания и потребления медицинских услуг, современные цифровые сервисы, все чаще применяются системы искусственного интеллекта. Один из ключевых проектов МЕДСИ – телемедицинский сервис SmartMed, объединяющий комплекс решений для пациента.
В частности, возможности искусственного интеллекта в МЕДСИ применяется при расшифровке снимков в рамках работы референс-центров. Возможность определения с точностью до 0,1% объема поражения, например, легких с помощью сервиса «Третье мнение» позволяет достоверно оценить динамику заболевания, а значит, вовремя назначить тактику лечения для скорейшего выздоровления пациента. С целью оптимизации дистанционного обследования в клиниках МЕДСИ внедрена кардиологическая информационная система MUSE. Программа обеспечивает беспрепятственную передачу данных врачам, позволяет оперативно принимать решение о дальнейшем лечении пациента, помогает избегать дорогостоящих ошибок в диагнозе и автоматизирует рабочий процесс для надлежащего обслуживания клиентов.
Предполагается, что и проект «Интеллектуальный помощник врача в расшифровке анализов» получит свое дальнейшее практическое продолжение в клиниках МЕДСИ и станет дополнительным инструментом в работе врачей-терапевтов, кардиологов и других специалистов.
Я очень рада, что попала в проект команды МЕДСИ. За две недели мы уже попробовали себя в роли дизайнеров и data-аналитиков, познакомились с различными моделями машинного обучения, научились ярко презентовать свой проект и отвечать на вопросы. Мы погрузились и в мир медицины, узнали, из чего состоят данные о медицинских анализах, и как они обрабатываются информационными системами. Уверена, что в скором времени наш проект сможет помочь многим врачам с постановкой диагноза. поделилась впечатлениями Мария Любимова, победитель акселератора школьных и студенческих стартапов SberZ, призёр командной олимпиады «Высшая проба» по программированию, призёр олимпиады "Высшая проба" по основам бизнеса, призёр олимпиады «Миссия выполнима» по математике |
В 2022 году впервые партнером нашего проекта стала компания «МЕДСИ», предложившая школьникам актуальную задачу по разработке сервиса для обработки медицинских анализов. Он должен стать интеллектуальным помощником для медиков их организации и в перспективе найти применение в работе клиник. В рамках реализации проектов в ходе нашей программы ребята приобретают много дополнительных компетенций: умение получать результат посредством имеющихся знаний и планировать работу, навыки взаимодействия в команде и многое-многое другое. рассказал Андрей Райгородский, руководитель направления «Большие данные, искусственный интеллект, финансовые технологии и машинное обучение» Образовательного центра «Сириус» |