Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
Разработчики: | VisionLabs (ВижнЛабс) |
Дата премьеры системы: | 2024/02/16 |
Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
Технологии: | СППР - Система поддержки принятия решений, Системы видеоаналитики, PACS |
Основные статьи:
- Диагностика рака
- Рак почки
- Искусственный интеллект в радиологии
- Искусственный интеллект в медицине
- Системы поддержки принятия врачебных решений (СППР, CDS)
2024: Представление технологии VisionLabs Kidney Tumor Detector
Компания VisionLabs 16 февраля 2024 года сообщила о запуске еще одного направления в рамках продуктовой стратегии по расширению портфеля технологий, в которую ранее вошли аналитика атрибутов человека и аналитика брака в сфере промышленности и т.д. В медицинской сфере первой технологией стало распознавание злокачественных образований почек на снимках компьютерной томографии.
Решение для обнаружения злокачественных образований почек основано на предобученных нейронных сетях, которые автоматически находят и локализуют на изображении объёмные участки, отличающиеся по плотности от окружающих тканей почки. Это позволит увеличить скорость первичной обработки снимков и оптимизировать работу врача.
Технология работает со снимками компьютерной томографии брюшной области, сделанными без контрастного усиления. Такие исследования проводятся в клиниках в больших объемах и назначаются, в том числе и тогда, когда у пациента нет подозрений на наличие новообразований, поэтому у врачей, работающих с ними, может не быть специализации в онкологии. Анализ изображения с помощью алгоритмов VisionLabs поможет снизить нагрузку на них и автоматически выделит зоны, на которые необходимо обратить внимание для вынесения итогового заключения. Система не ставит диагнозы самостоятельно и предназначена для помощи врачу и поддержки принятия врачебных решений.Гид по NGFW. 10 наиболее заметных продуктов, доступных на российском рынке
Технология встроена в комплексное решение от VisionLabs. Система принимает на вход зашифрованный файл в стандартизированном формате DICOM и извлекает из него медицинский снимок, который необходимо обработать. После чего сегментирует изображение по группам пикселей, каждая из которых характеризует один смысловой объект, и детектирует из них злокачественные образования. После чего решение выдает ответ в необходимом для обработки внешней системы формате, где обозначены такие параметры, как наличие патологии, её расположение, размер, плотность и классификация. Обработка изображения и формирования по нему отчета в среднем занимает порядка 2-3 минут.
В планах компании – масштабировать использование сервиса, а также создать новые технологии с распознаванием патологий печени и надпочечников, а также аневризмы аорты и мочекаменной болезни. Кроме того, VisionLabs намерена предложить данные ИИ-решения медицинским центрам в других регионах России и на международных рынках.
![]() | «Наша технология VisionLabs Kidney Tumor Detector поможет расширить возможности клинической диагностики и обеспечит более точное и быстрое выявление образований в почках, улучшая качество медицинского обслуживания. Медицина – одно из наиболее перспективных направлений развития ИИ, поэтому мы решили масштабировать опыт VisionLabs на распознавание медицинских изображений и обнаружение патологий. В клиниках проводится большое количество исследований, которые требуют внушительных временных ресурсов, наш ИИ-сервис оптимизирует эти процессы и сэкономит время врачей», — рассказал Дмитрий Марков, генеральный директор VisionLabs. | ![]() |
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Подрядчики-лидеры по количеству проектов
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение вендоров по количеству проектов внедрений (систем, проектов) с учётом партнёров
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
Данные не найдены
Распределение систем по количеству проектов, не включая партнерские решения
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)
![](/skins/ta/img/0.gif)