Об основных принципах технологии нам рассказала автор и идейный вдохновитель методики – Яна Александровна Мартусевич, к.м.н., заведующая офтальмологической клиникой ФГБОУ ВО «Сибирский государственный медицинский университет», главный внештатный специалист по организации специализированной медицинской помощи по профилю «Офтальмология» Департамента здравоохранения Томской области.
В основе технологии лежит принцип работы автоматических систем предсказания наличия и стадии диабетической ретинопатии (ДР).
Системы не предназначены для замены врачей - офтальмологов, однако могут оптимизировать рабочие процессы. Модель машинного обучения, входящая в систему, может эффективно диагностировать ДР по снимкам глазного дна человека.
Преимущества системы:
• скрининг больных сахарным диабетом для определения наличия и стадии ДР, возможный без участия врача-офтальмолога.
• медицинские специалисты получают удобный программный инструмент в диагностике ДР, который позволяет объективно оценить состояние глазного дна у больных сахарным диабетом, тем самым обеспечивая раннюю диагностику и раннее начало лечения.
Система решает следующие задачи:
• сбор и хранение снимков глаз;
• быстрое диагностирование ДР по снимку глаза с помощью модели машинного обучения;
• подтверждение или опровержение диагноза специалистами (врачами - офтальмологами).
Системы не предназначены для замены врачей - офтальмологов, однако могут оптимизировать рабочие процессы. Модель машинного обучения, входящая в систему, может эффективно диагностировать ДР по снимкам глазного дна человека.
Преимущества системы:
• скрининг больных сахарным диабетом для определения наличия и стадии ДР, возможный без участия врача-офтальмолога.
• медицинские специалисты получают удобный программный инструмент в диагностике ДР, который позволяет объективно оценить состояние глазного дна у больных сахарным диабетом, тем самым обеспечивая раннюю диагностику и раннее начало лечения.
Система решает следующие задачи:
• сбор и хранение снимков глаз;
• быстрое диагностирование ДР по снимку глаза с помощью модели машинного обучения;
• подтверждение или опровержение диагноза специалистами (врачами - офтальмологами).
Цифровой продукт на основе искусственного интеллекта OcuScreen, разработанный томской компанией ENBISYSсовместно с врачами - офтальмологами, будет диагностировать заболевания глаз у пациентов с диабетом в стационарах региона; пилотное внедрение OcuScreenпроходит в офтальмологической клинике Сибирского государственного медуниверситета (СибГМУ).
Технология OcuScreen на базе искусственного интеллекта (ИИ, нейросети) позволяет с высокой точностью выявлять у пациентов наличие диабетической ретинопатии, глаукомы и возрастной дегенерации макулы по фотографиям с фундус-камер. OcuScreen позволяет диагностировать болезни в течение 1 минуты в автоматическим режиме.
OcuScreen является облачным решением (нейросеть размещена в облачном сервере и одинаково доступна из любой клиники региона), что позволит докторам из отдаленных районов определять наличие заболеваний на местах. Для обработки данных с фундус-камер в СибГМУсоздается специальный Data-центр.
В отличие от американского аналога - ARIA - AutomatedRetinal Imaging Analysis, OcuScreen предоставляет не только предполагаемый диагноз, но и подсвечивает области на сетчатке, пораженные болезнью, – их наличие подтверждает поставленный системой диагноз, отмечают разработчики.
Технология OcuScreen на базе искусственного интеллекта (ИИ, нейросети) позволяет с высокой точностью выявлять у пациентов наличие диабетической ретинопатии, глаукомы и возрастной дегенерации макулы по фотографиям с фундус-камер. OcuScreen позволяет диагностировать болезни в течение 1 минуты в автоматическим режиме.
OcuScreen является облачным решением (нейросеть размещена в облачном сервере и одинаково доступна из любой клиники региона), что позволит докторам из отдаленных районов определять наличие заболеваний на местах. Для обработки данных с фундус-камер в СибГМУсоздается специальный Data-центр.
В отличие от американского аналога - ARIA - AutomatedRetinal Imaging Analysis, OcuScreen предоставляет не только предполагаемый диагноз, но и подсвечивает области на сетчатке, пораженные болезнью, – их наличие подтверждает поставленный системой диагноз, отмечают разработчики.
