MosMed
/
Каталог ИИ сервисов
/
Botkin.AI
Рисунок1.png
timer.png Ожидается
ООО «Интеллоджик»
Botkin.AI Эмфизема легких
КТ
органы грудной клетки

Сервис автоматически оценивает признаки эмфиземы на КТ ОГК.                                
Разработка сервиса была начата в 2020 году, компанией ООО "Интеллоджик".                                
Лицензионные права принадлежат ООО "Интеллоджик".

Информация о плюсах использования Сервиса:

позволяет определить объем поражения легких.

Патологии, с которыми работает сервис: Эмфизема легких

Назначение Сервиса:

выявление исследований с признаками эмфиземы.

Оценка безопасности и эффективности:

Сервис напрямую не влияет на жизнь и здоровье пациента.

Параметр Валидация поставщика сервиса Валидация НПКЦ на эталонном наборе данных
Патология Эмфизема легких Эмфизема легких
Площадь под ROC-кривой (AUC) 0,87 0,68 (0,59-0,76)
Чувствительность 0,81 0,34 (0,2-0,49)
Специфичность 0,81 1,0 (1,0-1,0)
Точность 0,8 0,7 (0,61-0,79)
Длительность анализа 1 исследования, мин До 6,5 минут 1,58±0,67
Четырехпольная таблица сопоставления результатов индекс- и референс-теста (ИО)
Четырехпольная таблица сопоставления результатов индекс- и референс-теста (ИЛ)
Четырехпольная таблица сопоставления результатов индекс- и референс-теста (ЛО)
Четырехпольная таблица сопоставления результатов индекс- и референс-теста (ЛП)
Характеристическая ROC - кривая
Претестовая вероятность
Тестовый набор данных
URL-адрес/DOI с описанием тестового набора данных

Информация о рисках применения Сервиса:

  • только в исследовательских целях;
  • заключение ИИ-сервиса не является альтернативой заключению врача.

Ограничения использования Сервиса:

Демографические:

  • возраст младше 18 лет.

Персональные:

  • наличие Ф.И.О. пациента;
  • двигательные артефакты на уровне сканирования (несвязанные с сердцебиением);
  • артефакты от инородных объектов на уровне исследования, которые накладываются на область легких;
  • аномалии органов грудной клетки.

Технические:

  • модальность исследования, отличающаяся от компьютерной томографии;
  • анатомическая область исследования, отличающаяся от органов грудной клетки в полном объеме (от верхушек легких до легочных синусов включительно);
  • толщина среза более 5 мм;
  • артефакты, не связанные с пациентами, например, поломка детектора аппарата;
  • данные не в формате DICOM.

Причины, требующие прекращения использования Сервиса:

  • в случае превышения порога % технологических дефектов, установленного нормативными документами;
  • по запросу медицинской организации.

2020
• Deep Learning on Point Clouds for False Positive Reduction at Nodule Detection in Chest CT Scans
Drokin I., Ericheva E.
В работе рассмотрено представление узлов на КТ грудной клетки как облако точек, что позволило использовать соответствующий класс моделей и привело к SOTA результатам на LIDC-IDRI.
Работа принята на AIST 2020, взяла Best paper award в треке.

2019
• Опыт разработки и внедрения системы поиска онкологических образований с помощью искусственного интеллекта на примере рентгеновской компьютерной томографии легких
И.С. Дрокин, Е.В. Еричева, О.Л. Бухвалов, П.С. Пилюс, Т.С. Малыгина, В.Е. Синицын // Врач и информационные технологии. - 2019. - №3.
• GANs’N Lungs: improving pneumonia prediction
Malygina, T., Ericheva E., Drokin I.
• Data Augmentation with GAN: Improving Chest X-Ray Pathologies Prediction on Class-Imbalanced Cases
Malygina, T., Ericheva E., Drokin I.

2018
• A Model-Free Comorbidities-Based Events Prediction in ICU Unit
Malygina, T., Drokin I.