Диагностика заболеваний
Клиент:
Медицинские организации. Подробности — под NDA.
Медицинские организации. Подробности — под NDA.
Проблема:
Несвоевременное выявление заболеваний является одной из причин, усложняющих процесс лечения. К примеру, по данным ВОЗ от рака ежегодно умирает около 9 миллионов человек. Основная проблема заключается в том, что многие случаи заболевания раком диагностируются слишком поздно. Даже в странах с оптимальными системами и службами здравоохранения многие случаи выявляются на поздних стадиях, когда труднее добиться успеха в лечении.
С этой проблемой приходится сталкиваться не только с в случаях диагностики раковых опухолей, но и в ряде других задач, таких как: выявление пневмонии, различных кожных заболеваний и прочих.
Зачастую диагностика этих заболеваний делается на основе зрительного анализа.
Несвоевременное выявление заболеваний является одной из причин, усложняющих процесс лечения. К примеру, по данным ВОЗ от рака ежегодно умирает около 9 миллионов человек. Основная проблема заключается в том, что многие случаи заболевания раком диагностируются слишком поздно. Даже в странах с оптимальными системами и службами здравоохранения многие случаи выявляются на поздних стадиях, когда труднее добиться успеха в лечении.
С этой проблемой приходится сталкиваться не только с в случаях диагностики раковых опухолей, но и в ряде других задач, таких как: выявление пневмонии, различных кожных заболеваний и прочих.
Зачастую диагностика этих заболеваний делается на основе зрительного анализа.
Цели
Рабочая гипотеза, что анализировать изображений могут системы на основе машинного обучения и нейронных сетей.
Решение:
Внедрение нейронных сетей для диагностики заболеваний может оказать эффективную помощь в принятии врачебных решений, способствовать повышению качества и точности постановки диагноза, а также сократить время на обследование пациента.
Технологии могут применяться при работе с различными видами информации. Наиболее широкое распространение нейросети в медицине получило именно в области работы с изображениями.
Медицинские организации предоставили обезличенные данные как больных, так и здоровых людей. Данные были размечены, а именно: классифицированы на изображения с заболеванием и без, обозначен участки аномалий и дана их классификация. В результате обучений обученная нейронная сеть научилась выявлять заболевания на снимках.
Рабочая гипотеза, что анализировать изображений могут системы на основе машинного обучения и нейронных сетей.
Решение:
Внедрение нейронных сетей для диагностики заболеваний может оказать эффективную помощь в принятии врачебных решений, способствовать повышению качества и точности постановки диагноза, а также сократить время на обследование пациента.
Технологии могут применяться при работе с различными видами информации. Наиболее широкое распространение нейросети в медицине получило именно в области работы с изображениями.
Медицинские организации предоставили обезличенные данные как больных, так и здоровых людей. Данные были размечены, а именно: классифицированы на изображения с заболеванием и без, обозначен участки аномалий и дана их классификация. В результате обучений обученная нейронная сеть научилась выявлять заболевания на снимках.
Примеры нейронных моделей из сферы медицины:
Распознавание кожных заболеваний
Обнаружение опухолей головного мозга
Обнаружение рака груди
Категориальная пневмония
Помимо работы с изображениями, нейронные сети могут анализировать текстовое описание проблемы. Так, используя данные о симптоматике заболеваний, можно распознать симптомы заболевания и поставить диагноз.
Для обучения использовались обезличенные наборы данных полученные от медицинских учреждений.
Нам были предоставлены описания симптомов и диагнозы поставленные профессиональными врачами на их основе.
В результате обучения система выявила закономерность между формулировками симптомов и поставленными диагнозами.
Для обучения использовались обезличенные наборы данных полученные от медицинских учреждений.
Нам были предоставлены описания симптомов и диагнозы поставленные профессиональными врачами на их основе.
В результате обучения система выявила закономерность между формулировками симптомов и поставленными диагнозами.
Пример работы системы постановки диагнозов:
Распознавание болезней ЖКТ
