Новости центра
Фильтр по:
3 ноября 2023 г. 16:27
Высокотехнологичные рабочие места: Алексей Белошицкий принял участие в заседании круглого стола в Совете Федерации
Комитет Совета Федерации по экономической политике провел круглый стол на тему «Меры экономического стимулирования создания новых высокотехнологичных рабочих мест». Одним из участников данного мероприятия стал исполнительный директор Центра НТИ по больши…
25 октября 2023 г. 12:10
Учёные Центра НТИ создали систему для проверки защищённости ИИ-систем от кибератак
Учёные Центра хранения и анализа больших данных МГУ разработали сервис для проверки устойчивости ИИ-решений к кибератакам.
13 октября 2023 г. 16:42
Закрытая встреча АгроИнвест Клуба от Россельхозбанка и Сколково
25 октября 2023 года в Москве состоится мероприятие от Россельхозбанка и закрытого АгроИнвест Клуба, посвященное поиску перспективных проектов и направлений в агротехнологиях, нетворкингу профессионального сообщества и поддержке новых технологий, способн…
20 сентября 2023 г. 13:07
Специалисты Московского урбанистического форума провели исследование городской среды в крупнейших мегаполисах мира
Эксперты Аналитического центра АНО «Московский урбанистический форум» совместно с Фондом Росконгресс и МГУ имени М.В.Ломоносова подготовили аналитический отчет, в котором раскрываются вопросы развития городов стран БРИКС. Исследование было проведено спец…
25 августа 2023 г. 14:12
VI Расширенное заседание технического комитета по стандартизации ТК 164 «Искусственный интеллект»
Представитель ЦК НТИ, ответственный секретарь Подкомитета 02 «Данные» Технического комитета по стандартизации 164 «Искусственный интеллект», к.ю.н. Сергей Афанасьев принял участие в VI Расширенном заседании Технического комитета по стандартизации ТК 164 …
Облачное решение Центра компетенций НТИ по большим данным МГУ применяется врачами в борьбе с COVID-19
15 мая 2020 г. 21:19
Проект, направленный на автоматизированную обработку и интерпретацию медицинских изображений, Центра компетенций НТИ по технологиям хранения и анализа больших данных на базе МГУ позволяет врачам оперативно диагностировать COVID-19 и вырабатывать персонализированный план лечения на основе рекомендаций системы поддержки принятия врачебных решений. В экспериментальном режиме решение уже применяется для борьбы с коронавирусом в Телемедицинском консультационном центре на базе Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы.
Программный комплекс обеспечивает функционирование системы поддержки принятия врачебных решений в персонализированной медицине по наиболее критичным нозологиям на основе анализа больших данных, получаемых при использовании облачных и телемедицинских технологий в целях автоматизированной диагностики медицинских изображений. Программное обеспечение позволяет работать с цифровыми рентгеновскими снимками, сделанными на различных аппаратах лучевой диагностики (рентген, КТ, МРТ, УЗ, ПЭТ). Разработанный по проекту облачный сервис «АнтиКох» позволяет осуществлять автоматизированный анализ изображений на основе искусственного интеллекта с постоянным улучшением параметров диагностирования путем непрерывного машинного обучения. Благодаря программному комплексу медицинские снимки анализируются практически мгновенно, в режиме реального времени, снижается вероятность ошибок при их обработке. Комплекс уже прошел машинное обучение на более чем 270 000 размеченных специалистами снимков. В результате первых этапов тестирования удалось достичь уровня диагностической точности в 93% (лучший уровень в России среди подобных систем). В дальнейшем планируется повысить точность диагностики до 98%.
Достоинствами облачного сервиса являются телемедицинская функция и наличие облачного центра обработки данных, где размещено соответствующее программное обеспечение. К нему могут подключаться рентгенологические отделения стационарных медицинских учреждений всех уровней (федерального, регионального, муниципального) и мобильные телемедицинские комплексы, предназначенные для массового скрининга населения в сельской местности, удаленных и труднодоступных районах. Другим результатом одновременной обработки данных пациентов является предоставление организаторам здравоохранения рекомендаций по оптимизации работы системы здравоохранения и контролю за эпидемиями инфекционных и неинфекционных заболеваний. Облачный сервис способствует более эффективному обмену опытом между высококвалифицированными специалистами страны. Потенциальными заказчиками решения могут быть государственные и частные лечебно-профилактические учреждения всех уровней, имеющие флюорографические аппараты, с помощью которых проводится диспансеризация населения и разовые обследования больных, научно-исследовательские медицинские учреждения и Минздрав РФ.
Проект обладает широкими возможностями по борьбе с COVID-19. Необходимость остановить взрывное распространение коронавирусной инфекции вызвала большое количество исследований в области методов диагностики и лечения пациентов практикующими врачами и учеными. В частности, было обнаружено, что снимки легких, сделанные на компьютерных томографах (КТ), позволяют увидеть специфические особенности течения болезни. Однако у КТ-диагностики есть ряд недостатков: дорогостоящая и сложная КТ-аппаратура находится только в крупных медицинских центрах, количество КТ-специалистов ограничено, само КТ-обследование тоже весьма дорогостоящее. Командой проекта было реализовано специальное исследование эффективности сервиса на размеченных рентгеновских изображениях, полученных из клиник США и ориентированных на лечение больных коронавирусом. По итогам проведенного машинного обучения получены обнадеживающие результаты о надежности диагностики COVID-19 на основе флюорографических снимков. Данный факт принципиально расширяет возможности диагностики заболевания и значительно удешевляет ее, так как цифровыми флюорографами оснащены практически все лечебные учреждения России. Фактически можно говорить о создании пилотного варианта облачного сервиса «АнтиКорона», который позволяет медицинским работникам оперативно диагностировать COVID-19 и вырабатывать персонализированный план лечения на основе рекомендаций системы поддержки принятия врачебных решений.
Вместе с тем возможности машинного обучения сервиса позволяют применять его и для анализа КТ-снимков грудной клетки. После обучения на размеченных специалистами изображениях система будет способна выявлять специфические патологии в легких, характерные для пациентов с коронавирусной инфекцией и тех, кто уже перенес COVID-19. Технология позволит формировать эффективные предложения по дальнейшему лечению и восстановлению пациентов.
Важное место в борьбе с COVID-19 занимают фактические медико-статистические данные, регулярно собираемые и обрабатываемые учреждениями и органами здравоохранения. Система позволяет передавать в онлайн-режиме комплексную медицинскую и управленческую информацию о состоянии каждого заболевшего коронавирусной инфекцией и о ситуации в целом организаторам здравоохранения всех уровней.
Продукт, разработанный Центром компетенций НТИ по большим данным МГУ совместно с индустриальным партнером АО «Радиокомпания "Вектор"» (город Чистополь, Республика Татарстан), применяется в Телемедицинском консультационном центре (ТКЦ) на базе Научно-практического клинического центра диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения Москвы. ТКЦ был создан в рамках проведения эксперимента, осуществляющегося в соответствии с постановлением Правительства Москвы от 21 ноября 2019 года № 1543-ПП «О проведении эксперимента по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы».
«Наш продукт официально принят в эксперимент и используется в работе телемедицинского центра. Использование в жестких условиях эпидемии нашего продукта позволит улучшить его параметры и увеличить его функциональные возможности для использования в диагностике заболевания коронавирусом различной степени сложности», – отмечает Михаил Натензон, руководитель проекта, научный сотрудник Центра компетенций НТИ по большим данным МГУ.