Алгоритм выдаст диагноз, проанализировав рентгеновские снимки

Высокотехнологичные продукты и аппаратура, предлагаемые врачам телемедициной, помогают при диагностике многих заболеваний. От точности и четкости результатов обследования пациента, которые лечащий врач получит после расшифровки и анализа снимков, зависит длительность и содержание лечебного процесса.

Однако даже опытные врачи-диагносты, проводя анализ снимка, могут не учесть отдельных деталей и допустить ошибку. А лечение некоторых органов или систем человека, например, заболеваний дыхательной системы, полностью основывается на данных рентгеновского снимка.

Неинвазивный метод диагностики

Ещё по теме:

Британские врачи сомневаются в эффективности онлайн-консультаций

Дистанционные методы работы, которые предлагает использовать в ходе лечебных процессов инновационная отрасль здравоохранения – телемедицина, часто вызывают неоднозначную реакцию со...

Телемедицина поможет в диагностике и лечении орфанных заболеваний

Высокотехнологичные продукты становятся телемедицинскими инструментами, которые помогают эффективно решать задачи практически во всех сферах современного здравоохранения. Профилактика, диагностика и лечение редко...

Сотрудники лаборатории, работающей при Стэнфордском университете (США), создали высокотехнологичный диагностический алгоритм. Новый продукт CheXNet способен распознавать и идентифицировать 14 патологических симптомов, характерных для пневмонии.

На основании анализа всех симптомов алгоритм сможет диагностировать заболевание, определить его тяжесть. Научная публикация об этой разработке недавно появилась в одном из медицинских изданий в рубрике «Неинвазивные методы диагностики». В своей работе новый программный продукт использует базу данных из 112 тысяч рентгеновских снимков, предоставленных Национальным институтом здоровья США. В опубликованной статье указано, что по данным предварительных исследований алгоритм не всегда успешно справляется с поставленной задачей.

Удобный, точный и быстрый алгоритм

Ученые из Стэндфордского университета решили все же доработать алгоритм, поэтому сузили зону работы продукта до поиска симптомов пневмонии и ее диагностики. Это часто встречаемое, но трудно распознаваемое даже на основании рентгеновского обследования заболевание. По статическим данным Минздрава США, именно эта патология дыхательной системы каждый год доводит до больничной койки почти 1 млн граждан страны.

На протяжении месяца проходило непрерывное обучение алгоритма. И после многократного повторения (итерации) цикла задач продукт отлично научился справляться с распознаванием необходимых симптомов и диагностикой пневмонии. Специалисты сравнили результаты его работы с выводами 4 опытных радиологов, работающих в Стэнфордском медицинском центре. Итоги работы врачей и высокотехнологичного продукта оказались идентичными, но алгоритму для обработки данных понабилось значительно меньше времени.

Кроме того, алгоритм способен окрашивать в определенные цвета воспаленные зоны легких, составляя их «тепловую карту». С помощью такой карты у диагностов появляется возможность сфокусировать внимание на областях, где повышена температура и высока вероятность поражения. Новое ПО намного ускорит даже ручную обработку рентгеновских снимков и снизит процент врачебных ошибок. В результате качество обследования и лечения пациентов повысится, что и является одной из важных задач инновационной отрасли здравоохранения – телемедицины.

Проект продается ruslanmryl@yandex.com

Алгоритм выдаст диагноз, проанализировав рентгеновские снимки

Неинвазивный метод диагностики

Удобный, точный и быстрый алгоритм

Чувствительные приборы для удаленной диагностики

Независимый анализ томограммы с ПО Profound

Чувствительная одежда на страже вашего здоровья

Проект продается ruslanmryl@yandex.com

Алгоритм выдаст диагноз, проанализировав рентгеновские снимки

Неинвазивный метод диагностики

Удобный, точный и быстрый алгоритм

Чувствительные приборы для удаленной диагностики

Независимый анализ томограммы с ПО Profound

Чувствительная одежда на страже вашего здоровья

Задать вопрос