Botkin.AI

злокачественные новообразования легких

КТ

органы грудной клетки

Краткая информация
Назначение и указания по применению
Валидация и производительность
Предупреждения
Публикации

Сервис автоматически оценивает признаки злокачественных новообразований в легких.
Разработка сервиса была начата в 2017 году, компанией ООО "Интеллоджик".
Лицензионные права принадлежат ООО "Интеллоджик".

Информация о плюсах использования Сервиса:

позволяет минимизировать количество пропущенных очагов, в том числе сложной локализации.

Патологии, с которыми работает сервис: злокачественные новообразования легких

Назначение Сервиса:

выявление исследований, подозрительных на рак легкого.

Оценка безопасности и эффективности:

Сервис напрямую не влияет на жизнь и здоровье пациента.

Параметр	Валидация поставщика сервиса	Валидация НПКЦ на эталонном наборе данных
Площадь под ROC-кривой (AUC)	0.91	0.91 (0.85 - 0.97)
Чувствительность	0.84	0.94 (0.86 - 1.0)
Специфичность	0.84	0.88 (0.79 - 0.96)
Точность	0.83	0.9 (0.84 - 0.96)
Длительность анализа 1 исследования, мин	До 6,5 минут	2 ± 0,1

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.

Видео-материалы

ИИ-сервис для диагностики признаков новообразований легких при компьютерной томографии ОГК BotkinAI