MosMed
/
Рисунок1.png
timer.png Ожидается
ООО «Интеллоджик»
Botkin.AI
КТ
органы грудной клетки

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:

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
Патология
Площадь под ROC-кривой (AUC) 0,91 0,81 (0,75-0,88)
Чувствительность 0,84 0,97 (0,92-1,0)
Специфичность 0,92 0,66 (0,53-0,78)
Точность 0,88 0,78 (0,69-0,86)
Длительность анализа 1 исследования, мин До 6,5 минут 3,35 мин ± 0,77 мин
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.