Анализ диагнозов врачей и маммографии
Два инструмента поддержки лучевого диагноста: рекомендации по структурированному описанию исследования и программный анализ маммографии. Предлагаемые заключения проверяет врач.
Задача
Для поддержки лучевых диагностов рассматривались два взаимодополняющих сценария. Первый связан с рекомендацией заключения по данным, которые врач заполняет о конкретном исследовании. Второй посвящён программному анализу маммографии и других изображений лучевой диагностики.
Решение
В рекомендательном сценарии система использует признаки из формализованного описания исследования. На основании введённых сведений она предлагает варианты заключения. Врач получает подготовленный вариант, который нужно сопоставить с клинической картиной и исходными данными.
Во втором сценарии программные алгоритмы анализируют медицинское изображение и предлагают заключение по результату обработки. Эти два входа имеют разную природу: структурированные признаки описания и само изображение. В обоих случаях рекомендация относится к конкретному исследованию, а окончательная интерпретация остаётся за специалистом.
Результат
Описан контур помощи врачу при формировании диагностического заключения. Его назначение состоит в поддержке дифференциальной диагностики.
Похожий сценарий работы с исследованиями относится к направлению медицинского ИИ Z-med; требования к данным и проверке результата определяются для каждой задачи отдельно.
Похожие кейсы
Машинное зрение
Разбор технических чертежей: 3,2 секунды на чертёж и точность 97%
Система извлекает параметры из PDF-чертежа, подсвечивает найденные значения и отдаёт их в CSV. В опубликованном примере: 3,2 секунды на чертёж и 97% точности извлечения.
Машинное зрение
Машинное зрение + LLM на промышленном объекте: выявлены хищения в пилоте
Пилот цифрового аудита на энергетическом объекте связывает камеры с проверкой транспорта, грузов и строительных работ. Выявлены четыре несанкционированных вывоза; материалы используются для отчёта службы безопасности.
Машинное зрение
Разработка модели по распознаванию и выделению контентной части документа
Система размечает однотипные документы, распознаёт их тип и заполняет электронную форму. В результатах разработки отдельно оценены поиск текста, OCR, классификация и распознавание содержимого.