Маммография

Комплексное решение на основе ИИ для выявления подозрительных очагов на снимках молочных желез и классификации исследования по шкале BI-RADS, а также для оценки качества проведенного маммографического исследования по системе PGMI

Доступен для пилотирования в медицинских организациях

Что определяет модель

Качество маммографии по классификации PGMI

Доброкачественные и злокачественные характеристики

Признаки риска наличия злокачественной опухоли по шкале BI-RADS

Модель искусственного интеллекта в автоматическом режиме размечает снимки и генерирует предварительное заключение в виде текста.

Технический контроль
Модель анализирует полученные снимки на качество укладки молочных желез по системе PGMI. Некачественные снимки переделываются лаборантом.

Выявление доброкачественных и злокачественных характеристик

Целевые патологии: кальцинаты, образования, асимметрия, нарушение архитектоники, образования кожи, асимметрия.
Оценка признаков риска наличия злокачественной опухоли по шкале BI-RADS.

Пример работы ИИ

Область применения

1
Массовые профилактические мероприятия (диспансеризация, профосмотры)
2
Ретроспективный анализ архивных исследований с целью сортировки и аудита
3
Автоматизация анализа диагностических исследований, выполненных на мобильных маммографах
4
Персонализированное обучение лаборантов на базе анализа ошибок при укладке молочных желез

Как это работает

Врач загружает маммографическое исследование для описания

Алгоритм ИИ анализирует изображения на качество выполненной укладки молочной железы и полученного изображения по PGMI

Искусственный интеллект интерпретирует снимок, выделяя контуром доброкачественные и злокачественные характеристики

На основании формы, плотности, контуров и типа образования модель предсказывает класс по шкале BI-RADS для скрининга

Искусственный интеллект формирует предварительное рентгенологическое заключение

Что дает сервис

Контроль качества выполненного исследования по PGMI
Персонализированное обучение лаборантов на базе анализа ошибок при укладке
Персонализированное обучение врачей на базе выявленных ошибок на базе анализа исследований
Снижение количества ложно-отрицательных случаев
Снижение смертности от РМЖ

Где применяется

Завершился пилот в Сибирском государственном медуниверситете (СибГМУ)

Идет пилот в ГБУЗ Севастополя Городской Больнице №1 им. Н.И. Пирогова

Отзывы

Рак молочной железы – это социально значимое заболевание, ранняя диагностика которого важна для снижения заболеваемости и смертности трудоспособного населения нашей страны, повышения качества жизни пациентов, снижения экономической нагрузки на государство. Роль разрабатываемой модели оценки качества маммограмм трудно переоценить, ведь она внесет значимый вклад в борьбу с раком молочной железы, способствуя реализации Нацпроекта «Здравоохранение». Уверена, что после прохождения всех необходимых тестирований и получения регистрационного удостоверения алгоритм будет использоваться во многих медицинских учреждениях регионов России, включая СибГМУ.

Мария Замышевская, врач-рентгенолог клиник СибГМУ, к.м.н., доцент кафедры лучевой диагностики и лучевой терапии ФГБОУ ВО СибГМУ Минздрава России

Пилотный проект «Маммография. Технический контроль», который мы реализуем совместно с компанией СберМедИИ, является перспективным для совершенствования диагностического процесса, обучения медицинских кадров и с целью новых научных исследований в рамках применения искусственного интеллекта в медицине. Внедрение такого сервиса в рентгенологические отделения сократит время исследования, снизит нагрузку на средний медицинский персонал и повысит точность полученных результатов, в том числе за счет снижения субъективной оценки при выполнении маммографии.

Евгений Куликов, ректор СибГМУ