НТЦ «Модуль» разработал ПО для диагностики пневмонии
Программное обеспечение «МодульМед» предназначено для распознавания вирусной пневмонии, в том числе, вызванной инфекцией COVID-19 с точностью в 93%.
Реализуя работу нейронных сетей глубокого обучения, ПО «МодульМед» позволяет за несколько минут выявить патологию легких в результате анализа рентгенологических снимков пациентов. Программное обеспечение создает трехмерную визуализацию снимков, позволяет определить объем, область и степень поражения легких. Для распознавания пораженных участков легких используется глубокая нейронная сеть с архитектурой U-Net. Сеть обучалась и тестировалась на базах данных Федерального медицинского биофизического центра имени А. И. Бурназяна. Специалисты этого центра также проводили работу по разметке изображений, полученных методами компьютерной томографии.
«Новое программное обеспечение легко интегрируется в существующую ИТ-инфраструктуру медицинской организаций. В перспективе мы планируем значительно расширить его функциональность, что позволит применять ПО не только в пульмонологии, но и в других сферах медицины, а также диагностировать более широкий круг заболеваний», - комментирует Алексей Мохнаткин, заместитель директора по развитию НТЦ «Модуль».
В настоящее время ПО «МодульМед» входит в состав демонстратора нейросетевого программно-аппаратного комплекса (НПАК). НПАК – масштабируемая вычислительно-коммуникационная платформа, предназначенная для создания и внедрения в практику продуктов медицинского ИИ. Решение, созданное специалистами НТЦ «Модуль» в сотрудничестве с Ресурсным центром универсального дизайна и реабилитационных технологий» (ФГАУ «РЦУД и РТ»), состоит из взаимосвязанных автоматизированных рабочих мест (АРМ), в которых применены отечественные микропроцессоры NeuroMatrix. АРМ объединены локальной сетью с дата-центром, который обладает необходимыми вычислительными ресурсами для хранения больших объемов данных и глубокого обучения искусственных нейронных сетей.
В перспективе комплекс станет тиражируемым и доверенным решением и позволит решить широкий спектр актуальных задач в сфере отечественной медицины. В первую очередь, это создание экосистемы для разработки и внедрения новых сервисов медицинского ИИ и обеспечение доступа врачей к данным сервисам, внедрение отечественных программно-аппаратных средств в медицинскую практику, а также интеграция с существующей и перспективной цифровой медицинской инфраструктурой.