Philips и PathAI объединяют усилия для помощи врачам в диагностике рака груди

Интеграция Бизнес-приложения Инфраструктура
мобильная версия
, Текст: Владимир Бахур

Royal Philips и PathAI объявили о сотрудничестве с целью повышения точности визуализации рака и других заболеваний. Партнерство будет направлено на создание решения для глубинного анализа больших массивов медицинских данных с применением технологий машинного обучения и искусственного интеллекта в целях более точной постановки диагноза. На начальном этапе сотрудничества специалисты Philips и PathAI будут заниматься разработкой приложений, которые позволят автоматически находить и оценивать пораженные раковыми клетками ткани молочной железы.

Количественная оценка степени распространения опухоли является одной из важнейших задач в диагностике и лечении рака. Исторически, врачи тратили значительное количество времени на изучение снимков с помощью микроскопа и оценку состояния опухолевой ткани. Нехватка медицинских кадров и рост онкологической заболеваемости требуют принципиально нового подхода к анализу данных пациентов. Сегодня современные цифровые решения и программное обеспечение позволяют не только снизить нагрузку на медицинских специалистов, но и повысить точность диагностики и уменьшить количество врачебных ошибок.

«Рак молочной железы – это самый распространенный вид онкологии у женщин во всем мире . Только в США ежегодно диагностируется более 250 000 новых случаев заболевания, – сказал Энди Бек, генеральный директор компании PathAI. – Мы стремимся помочь пациентам получить своевременный и точный диагноз, а также создаем инструменты для поддержки врачей во время принятия клинических решений с использованием технологий искусственного интеллекта. К примеру, выявление наличия или отсутствия раковых клеток – это рутинная, но критически важная задача для врача. Этот процесс может быть очень трудоемким при использовании обычных методов диагностики. Исследования подтверждают, что благодаря использованию специальных вычислительных инструментов врачи смогут быстрее и более точно ставить диагноз».

Глубинное обучение – это набор алгоритмов машинного обучения, который применяется во многих областях от финансов, автомобилестроения до связи, обработки и распознавания речи. С помощью специальных алгоритмов, которые позволяют анализировать большие массивы данных и автоматически определять сходства, врачи смогут ставить более точные диагнозы. Компания Philips уже внедряет технологии глубинного обучения в свои ИТ-решения для визуализации медицинских данных Illumeo и IntelliSpace Portal 9.0. Благодаря распространению цифровой патологии в скором времени компьютерные системы смогут изучать и анализировать тысячи оцифрованных изображений опухолевых тканей и других пациентских данных. Philips является новатором в сфере цифровой патологии. Это направление развивается благодаря стратегическим инвестициям, налаживанию партнерских связей и лицензированию новых технологий.

«Оцифровка снимков во время клинических исследований открывает колоссальные возможности в сфере визуализации и заставляет нас по-новому взглянуть на процесс диагностики, – отметил Русс Гранцов, глава подразделения Philips «Цифровые решения для патологий». – Благодаря технологиям машинного обучения и искусственного интеллекта мы сможем повысить эффективность и точность диагностики и предоставить врачам доступ к пациентским данным, которые ранее были для них недоступны».

В 2016 году доктор Энди Бек и его коллеги из Гарвардской медицинской школы и Массачусетского технологического университета приняли глобальный вызов и занялись созданием технологии для высокоточного выявления метастазов в лимфатических узлах. Сегодня Philips и PathAI объединяют усилия для создания революционных технологий, которые помогут медицинским специалистам обеспечить качественную и точную диагностику.