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

Medycyna

Technologia na pomoc osobom starszym. Trójwymiarowy skaner pomieszczeń wykryje upadek i automatycznie wykona połączenie do opiekuna

Dzięki inteligentnym rozwiązaniom opiekę nad osobą starszą można z powodzeniem sprawować również na odległość. Urządzenia wspierane algorytmami uczenia maszynowego takie jak skanery pomieszczeń, inteligentne zegarki czy lampy wyposażone w czujniki ruchu, wykryją niebezpieczne sytuacje takie jak upadek po czym błyskawicznie powiadomią osobę sprawującą opiekę nad seniorem. To szczególnie istotne z uwagi na fakt, że co roku w konsekwencji upadków życie traci ponad 640 tys. ludzi. W większości są to seniorzy.

MSPO - Targi Obronne Zbrojeniowe 2019 - Kielce

Firma

Sprzęt elektroniczny ma być trwalszy dzięki unijnym regulacjom. Obecnie jego żywotność jest sztucznie obniżana

Promowanie, zwłaszcza na szczeblu rządowym, gospodarki obiegu zamkniętego wymusi na producentach elektroniki zapewnienie jak najdłuższego okresu żywotności sprzętów i możliwości ich napraw w przypadku wystąpienia awarii. Obecnie przedsiębiorcy nierzadko sztucznie obniżają żywotność elektroniki, by klient uznawał naprawę za niezasadną ekonomicznie i kupował nowy produkt. Zapobiegać temu mają regulacje wprowadzane przez poszczególne państwa, a także Radę Unii Europejskiej. Do 2035 roku 65 proc. odpadów ma być w krajach członkowskich poddawanych recyklingowi.

XXIX Forum Ekonomiczne - Krynica

Firma

PGNiG i Startup Hub Poland szukają innowacji wśród zagranicznych młodych firm. Współpracują już z Brytyjczykami nad pilotażem technologii zdjęć satelitarnych

W ramach programu akceleracyjnego Startup Hub: Poland Prize do końca tego roku 24 zagraniczne start-upy utworzą w Polsce swoje zespoły, które będą pracować nad projektami z obszaru energetyki oraz nowoczesnych technologii informatycznych. Każdy z nich może liczyć na finansowy grant i możliwość wejścia na polski rynek. Wśród zagranicznych start-upów Fundacja Startup Hub Poland oraz Polskie Górnictwo Naftowe i Gazownictwo chcą znaleźć innowacje odpowiadające na wyzwania całej grupy kapitałowej. Zwycięzca pierwszej edycji Startup Hub: Poland Prize – brytyjski Spottitt – współpracuje już ze spółką z grupy kapitałowej PGNiG nad pilotażowym wdrożeniem swojej technologii.