Newsy

Sztuczna inteligencja rozpozna nawet najmniejsze zmiany w mózgu. Przyspieszy diagnozę i wyeliminuje ryzyko błędu w tomografii komputerowej

2019-05-08  |  06:00

W Stanach Zjednoczonych wykonuje się 23 mln, a w Europie 13 mln tomografii komputerowych głowy rocznie. Nawet co dziesiąta interpretacja obrazu jest błędna – ludzkie oko nie jest w stanie wykryć wszystkich zmian. Dzięki sztucznej inteligencji diagnozę można znacznie przyspieszyć. Maszyna wychwyci szczegóły niewidoczne dla ludzkiego oka i zasugeruje klasyfikację badania mózgu. Jednocześnie czas interpretacji badania może być nawet o 1/3 krótszy.

– Celem projektu BrainScan jest stworzenie systemu wspomagającego interpretację obrazów tomografii komputerowej głowy. Bazujemy na funkcjach uczenia maszynowego. Naszym celem jest skrócenie czasu interpretacji badań tomografii komputerowej głowy i zwiększenie precyzji tej interpretacji – podkreśla w rozmowie z agencją informacyjną Newseria Innowacje Robert Kitłowski, prezes i współzałożyciel spółki BrainScan.

Sztuczna inteligencja, system komputerowy mający naśladować ludzką inteligencję, zyskuje coraz większe zainteresowanie i jest włączana do wielu dziedzin, w tym medycyny. Poprawia dokładność diagnozy i jakości opieki nad pacjentem. Jest już niemal niezbędna zwłaszcza tam, gdzie ze względu na ogromną liczbę danych i konieczność szybkiego podjęcia decyzji, człowiek bywa zawodny. Wykorzystanie uczenia maszynowego zaś sprawia, że nowa technologia sama zdiagnozuje obraz i podpowie rozwiązanie.

Rozwiązanie proponowane przez polski start-up eliminuje problem błędnych interpretacji i rosnących kolejek do medycznej interpretacji tomografii. Oprogramowanie wykorzystuje uczenie maszynowe do analizy obrazów tomografii komputerowej głowy w celu wykrywania i oceny zmian w mózgu

– Bazujemy na trójwymiarowych sieciach neuronowych. To konwolucyjne sieci, jest to głębokie uczenie, najwyższy poziom technologii światowej. Bazujemy na najnowszych osiągnięciach w tej dziedzinie – przekonuje Robert Kitłowski.

BrainScan automatycznie wyszukuje podobne skany tomografii komputerowej lub rezonansu magnetycznego w dużych zestawach danych. Wyszukuje przypadki medyczne podobne do danego skanowania lub obszaru zainteresowania. Lekarze mogą łatwo znaleźć historyczne przypadki i badania, które wykazały podobne zmiany lub nieprawidłowe zmiany w porównaniu z badanymi pacjentami, co może być niezwykle przydatne w procesie diagnozy. Lekarz może też załadować skany do systemu i wybrać obszar zainteresowania zmiany.

System przeszukuje całe archiwum skanów w poszukiwaniu podobnych zdarzeń. W ciągu kilku sekund pobrane skany są przedstawiane lekarzowi wraz z lokalizacją zmian podobnych do danego przypadku, pokazuje też szczegóły dotyczące diagnozy, leczenia i wyników. Projekt bazuje na najbardziej wydajnych technikach głębokiego uczenia maszynowego, w tym trójwymiarowych sieci neuronowych. Zapewniają one dużą dokładność w podsumowywaniu treści 3D i szybkie porównywanie próbek danych. Są również wydajnymi obliczeniowo metodami szybkiego przetwarzania dużych zbiorów danych.

– Docelowo chcemy skrócić czas interpretacji badania co najmniej o 1/3. Uczenie maszynowe jest też w stanie interpretować obrazy z precyzją co najmniej taką, jak doświadczony radiolog – wskazuje współzałożyciel BrainScan.

Z danych BrainScan wynika, że obecnie na jednego pacjenta przypada ok. 70 zdjęć tomografii komputerowej. To zaś zwiększa ryzyko popełnienia pomyłki przez lekarza. Szacuje się, że ok. 9 proc. diagnoz tomografii jest błędnych, właśnie ze względu na przeciążenie pracą, ale i niekiedy niewielkie zmiany, niewidoczne ludzkim okiem. BrainScan automatycznie oznacza dany obraz jako normalny, lub ze zmianami patologicznymi, m.in. guzem, krwawieniem, zwapnieniem, udarem niedokrwiennym. Rozpoznaje także zmiany po udarze.

– W Stanach Zjednoczonych wykonuje się 23 mln badań tomografii komputerowej głowy rocznie, w Europie jest to 13 mln badań. W skali tych dwóch rynków zapotrzebowanie jest ogromne. Jesteśmy w stanie poczynić ogromne oszczędności czasowe i finansowe wśród wszystkich podmiotów, które wykonują tego typu badania – przekonuje Robert Kitłowski.

Start-up niedawno otrzymał milion dolarów finansowania na badania i rozwój od Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Finansowanie ma umożliwić dalszy rozwój najnowocześniejszego silnika analitycznego do obrazowania 3D.   

Czytaj także

Kalendarium

Start-upy

Jeden współdzielony pojazd to nawet kilkanaście prywatnych aut mniej w centrum miasta. W Polsce trwa boom na carsharing, popularność zyskują też e-hulajnogi

Popularność systemów wynajmu pojazdów współdzielonych rośnie z każdym kolejnym miesiącem. Na popularności zyskują zarówno wypożyczalnie samochodów, jak i małych pojazdów elektrycznych takich jak rowery czy hulajnogi. Operatorzy tych usług wprowadzają rozwiązania, które mają rozwiązać problem dojazdu na odcinku pierwszej i ostatniej mili, zachęcając do porzucenia prywatnych aut na rzecz zintegrowanego systemu komunikacji publicznej.

Firma

Konsultantów telefonicznych coraz częściej zastępują roboty. Na wirtualne biura obsługi decydują się kolejne branże

Sztuczna inteligencja rewolucjonizuje systemy głosowej obsługi klientów. Dzięki delegowaniu wirtualnym konsultantom prac niewymagających analizowania sytuacji problemowych, agenci będą się mogli skupić na dopasowywaniu usług do potrzeb klientów, a także obsłużyć znacznie więcej połączeń. Do 2022 roku jedna piąta rozmów z klientem będzie prowadzona przez roboty. Technologią interesują się także biznes, w tym firmy ubezpieczeniowe.

MWC19

Bankowość

J. Kwieciński: Firmy mogą liczyć na większe wsparcie z następnego budżetu UE. Priorytetem będzie finansowanie prac badawczo-rozwojowych

Wspieranie innowacyjności polskich firm poprzez finansowanie prac badawczo-rozwojowych jest priorytetem w polityce spójności w tej perspektywie finansowej – mówi minister inwestycji i rozwoju Jerzy Kwieciński. W przyszłej perspektywie środków na ten cel ma być jeszcze więcej. Dzięki unijnym środkom Polska nadrabia dystans dzielący ją od najbogatszych gospodarek Europy. Za pośrednictwem Banku Gospodarstwa Krajowego, który wdraża instrumenty finansowe z obecnej perspektywy unijnej, do polskich firm trafiają znaczące sumy z Unii Europejskiej, m.in. na rozwój innowacji. Wartość innowacyjnych projektów inwestycyjnych, które otrzymają dofinansowanie z BGK, to ponad 13 mld zł.