Мэр Москвы Сергей Собянин рассказал о модернизации службы лучевой диагностики Москвы.
Он заявил, что с 2011 года лучевая диагностика в Москве прошла огромный путь и сегодня для проведения лучевой диагностики применяется более 2,3 тысяч единиц цифровой техники. Это составляет 90% всего существующего в столице оборудования.
Собянин напомнил, что ранее врачебного заключения по снимку приходилось ждать больше суток, а сейчас скорость подготовки протокола сократилась до часу. Найти заключение по истечению срока пациенты могут в своей электронной медицинской карте. Также в Москве был создан Единый радиологический информационный сервис (ЕРИС). К этой системе подключено все цифровое оборудование, рабочие места рентгенолаборантов и врачей-рентгенологов. За прошедший год в систему было загружено уже 32,5 млн исследований. Их общий вес составил 3,8 петабайт. Кроме того, в помощь рентгенологам также был запущен сервис по голосовому вводу заключений, который позволил сократить время описания снимков более чем на 20%.
«Сегодня в работе лучевой службы используется свыше 50 сервисов, работающих на основе технологии компьютерного зрения. Искусственный интеллект анализирует 90% флюорографий, 75% КТ грудной клетки, 67% КТ головного мозга, 55% рентгенографий органов грудной клетки и умеет распознавать признаки более чем 20 заболеваний, среди которых пневмония, рак легкого, ишемическая болезнь сердца, остеопороз, гидроторакс, рак молочной железы и многие другие», – отметил Сергей Собянин.
Всего с 2020 года ИИ помог рентгенологам Москвы проанализировать более 11 млн исследований. Но на этом никто не останавливается — специалисты разрабатывают и внедряют комплексные сервисы ИИ. Они умеют распознавать на одном снимке признаки сразу нескольких патологий. На сегодняшний день активно работают шесть таких комплексов. Кроме того, сегодня тестируется новая модель работы компьютерного зрения – автономный (без участия человека) анализ отдельных видов двухмерных снимков, где на профилактических исследованиях не обнаружено ни малейших признаков патологии. Внедрение этой модели позволит радикально изменить процесс описания снимков и врачи смогут распределить внимание на более сложные исследования.
