20 мая состоялся очередной выпуск проекта компании Softline - онлайн-дискуссии Softline AI. Public Talks со спикерами Skoltech и Fujitsu
20 мая состоялся очередной выпуск проекта компании Softline - онлайн-дискуссии Softline AI. Public Talks со спикерами Skoltech и Fujitsu - экспертами в области анализа данных, машинного обучения ML и систем искусственного интеллекта. Темой встречи стала синергия медицины и искусственного интеллекта, методы нейровизуализации и машинного обучения в задачах диагностики, выбора тактики лечения и контроля динамики здоровья пациентов. В ходе трансляции спикеры обсудили кейсы и проекты по реализации и внедрению аналитических инструментов для решения актуальных и сложных медицинских задач.
В дискуссии Softline AI. Public Talks приняли участие научный сотрудник Skoltech руководитель научной группы ADASE.Neuro Максим Шараев и кандидат физико-математических наук, доцент Skoltech и руководитель лаборатории ADASE Евгений Бурнаев, эксперт компании Fujitsu Удо Вуртц, а также технический директор Softline Digital Максим Милков.
Skoltech сегодня — исследовательский институт, который помимо научной деятельности обучает студентов, сотрудничает с ведущими университетами и клиниками. Национальные медицинские исследовательские центры делятся со Skoltech реальными проблемами и предоставляют «живые» данные. Таким образом, Skoltech имеет возможность заниматься академическими дисциплинами и в то же время работать над решением практических кейсов. Сотрудничество с зарубежными компаниями – еще один интересный аспект деятельности Skoltech.
Евгений Бурнаев и Максим Шараев рассказали о перспективах использования AI в медицине и скорости внедрения данных решений, а также поделились двумя кейсами.
Первый реализован в сотрудничестве с институтом нейрохирургии им. Бурденко и посвящен определению локализации функциональных областей мозга, которые нельзя затрагивать в процессе операции. AI заблаговременно определяет их месторасположение и позволяет предотвратить ошибочное хирургическое воздействие.
Второй кейс - диагностирование областей эпилептогенной активности. Часто лечение препаратами при такой патологии неэффективно, а удаление соответствующих очагов приводит к значительному улучшению. Бывает, что область эпилептогенной активности формируется локально, ее дает маленький участок мозга, и если его найти – можно решить многие проблемы. В этом направлении Skoltech работает с НМИЦ им. Кулакова и Пироговским центром. Сегментированные и маркированные данные, предоставляемые врачами, служат для обучения моделей, которые в дальнейшем могут быть полезны в работе рентгенологам разной квалификации.
Как известно, любые достаточно большие объёмы данных, особенно если дело касается обработки изображений, особенно если речь идет об МРТ снимках и применении нейросетевых методах, методах машинного обучения обязательно встает задача больших вычислительных ресурсов. О таких возможностях рассказал евангелист компании Fujitsu Удо Вуртц. Являясь одной из крупнейших в мире компаний в сфере ИКТ, Fujitsu обладает широкими возможностями для создания полностью управляемых комплексных информационных систем и услуг в области здравоохранения, которые повышают результаты лечения пациентов. Компания сотрудничает с поставщиками медицинских услуг по всему миру, используя глобальный опыт и технологические инновации.
Качество масштабирования данных – вот одна из важных задач, стоящих перед разработчиками AI-решений для медицины, считает Удо Вуртц. Он представил ряд кейсов в области применения AI в медицине. Так, повышение операционной эффективности в здравоохранении с помощью Fujitsu Sholark помогает врачам и руководителям больниц принимать обоснованные решения, опираясь на расширенную аналитику по неструктурированным и структурированным источникам данных. Еще одно решение служит для физической реабилитации на базе AI, автоматизированное измерение диапазона движения локтевого и плечевого суставов пациента проводится с помощью анализа изображений. Решение искусственного интеллекта HIKARI сокращает время предварительной оценки записей пациентов, освобождая время для консультаций, оно определяет демографические профили, модели ухода, проводит анализ данных, предоставляет информацию через интерактивную визуальную среду.
Вместе с Токийским медицинским стоматологическим университетом Fujitsu запустили самый быстрый в мире суперкомпьютер для выполнения сетевого анализа онкогенов - суперкомпьютер справляется с этой задачей менее чем за день. В качестве примера использования компьютерного зрения спикер упомянул решение для неразрушающего контроля, направленное на выявление дефектов стеклянных флаконов, содержащих препараты. А объединение технологий IoT и AI, а также использование «роботизированной руки», позволяют дистанционно оказывать помощь пациентам в любой точке земного шара.
Технический директор Softline Digital Максим Милков в данной беседе поделился опытом использования инструментов AI и ML в фармацевтических компаниях для таких задач, как контроль качества при производстве лекарственных препаратов и оценка эффективности их применения.
В завершение дискуссии ее участники подчеркнули, что организация сбора данных, их обработки и верификации — это 80-90 % работ в индустриальных проектах, связанных с медициной. Они также еще раз напомнили, что AI не ставит диагнозы, нейросеть лишь помогает в этом врачу. Все эти сервисы развиваются, что позволяет смотреть в будущее медицинских AI-решений с оптимизмом.
фото: freepik.com