Проблема современной радиологии
Врачи-рентгенологи ежедневно сталкиваются с высокой нагрузкой, что приводит к усталости и снижению точности диагностики из-за человеческого фактора. Кроме того, рост количества исследований увеличивает время обработки данных.
Решение
Алгоритмы искусственного интеллекта, включающие компьютерное зрение (vision-модели) и методы глубокого обучения для анализа медицинских изображений и семантической сегментации.
Функционал
RadSight загружает и обрабатывает JPEG и PNG, классифицирует патологии, определяет их локализацию и формирует отчёты.
  • Автоматизация диагностики
    Система автоматически анализирует рентгенографические снимки, выявляет патологии и формирует структурированное заключение, снижая нагрузку на врачей.
  • Снижение нагрузки на врача
    RadSight помогает врачам быстрее обрабатывать большое количество снимков, уменьшая усталость и риск ошибок.
  • Повышение точности диагностики
    Использование искусственного интеллекта в RadSight позволяет повысить точность выявления патологий на рентгеновских снимках.
  • Ускорение обработки данных
    Система ускоряет процесс анализа и обработки рентгеновских снимков, что позволяет медицинским учреждениям более эффективно работать.
Демонстрация

RadSight — программный комплекс для анализа рентгенов грудной клетки с применением ИИ. Обеспечивает загрузку и пакетную обработку снимков, выявление и классификацию патологий, визуализацию результатов, формирование структурированных обработок и экспорт данных с указанием локализации и достоверности.

  • Загрузка снимков
    Возможность загружать изображения в форматах JPEG и PNG для анализа.
  • Пакетная обработка изображений
    Функция для одновременной обработки нескольких рентгеновских снимков.
  • Выявление и классификация патологий
    Автоматическое определение и классификация обнаруженных патологий на рентгеновских снимках.
  • Определение локализации
    Точное определение местоположения патологий на снимке.
  • Визуализация
    Создание контуров и масок для наглядного представления результатов анализа.
  • Формирование отчетов
    Создание структурированных отчетов по результатам анализа.
Технологии
В основе RadSight лежат алгоритмы компьютерного зрения и методы глубокого обучения для анализа медицинских изображений.
Формирование структурированных отчётов
RadSight позволяет формировать структурированные отчеты нажатием одной кнопки. Данные отчёты можно сохранять на локальное устройство или печатать.
Потенциал внедрения
RadSight может быть внедрён в больницах, поликлиниках, частных клиниках, диагностических центрах и научных центрах.

  • Применение современных решений

    Интеграция технологий

    Сочетание алгоритмов компьютерного зрения и методов глубокого обучения для повышения точности и скорости анализа медицинских изображений.

Преимущества
Использование RadSight ускоряет диагностику, снижает количество ошибок, стандартизирует заключения, обеспечивает удобный интерфейс и масштабируемость.
  • Ускорение диагностики
    RadSight позволяет значительно сократить время анализа рентгеновских снимков, ускоряя постановку диагноза.
  • Снижение ошибок
    Использование искусственного интеллекта в RadSight помогает уменьшить вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором.
  • Стандартизация заключений
    Система обеспечивает единообразие и стандартизацию заключений, что облегчает работу врачей и улучшает качество диагностики.
  • Удобный интерфейс
    RadSight разработан с учётом удобства использования, что позволяет врачам быстро и эффективно работать с системой.
Команда
Над проектом RadSight работает команда из 8 человек: разработчики, специалисты по искусственному интеллекту и медицине и их научные руководители
  • Геннадий Бобенко
    Врач
    Геннадий Бобенко
    Врач ультразвуковой диагностики ОГБУЗ Алексеевская ЦРБ (Белгородская область) с 26-летним стажем. 25 лет опыта в рентгенологии. Первую категорию по УЗД (2022) и вторая категория по рентгенологии (2021).
  • Евгений Дорохов
    Научный руководитель
    Заведующий кафедрой нормальной физиологии ВГМУ им Н.Н.Бурденко,
    кандидат медицинских наук,
    доцент
  • Анатолий Плетнёв
    Научный руководитель
    кандидат технических наук
    доцент кафедры нормальной физиологии ВГМУ им Н.Н.Бурденко
  • Марина Кочукова
    Научный руководитель
    Ассистент кафедры нормальной физиологии ВГМУ им Н.Н.Бурденко
  • Максим Корнев
    Разработчик
    Разрабатывает алгоритмы для анализа медицинских снимков и обеспечивает их интеграцию в систему
  • Егор Томилин
    Специалист по документации
    Занимается оформлением всех документов для мероприятий и конференций
  • Алина Суховей
    Специалист по визуалу
    Занимается визуальным оформлением, создает презентации
  • Алина Христенко
    Дизайнер
    Придумывает дизайн для фронтенда
  • Дарья Суховей
    Специалист по визуалу
    Занимается визуальным оформлением, создает презентации
  • Арина Бобенко
    Данные
    Специалист по сбору и верификации данных
Дорожная карта
Потенциал развития проекта
  • Стабилизация MVP
    Обеспечение стабильной работы минимально жизнеспособного продукта (MVP)
  • Усиление команды
    Привлечение дополнительных специалистов для развития продукта
  • Валидация модели
    Проверка и подтверждение эффективности алгоритмов искусственного интеллекта
  • Улучшение AI и UX
    Оптимизация алгоритмов искусственного интеллекта и улучшение пользовательского опыта
+7 952 429 84 86
Mr.Flambeau@yandex.ru
Воронеж
Made on
Tilda