Разделы Партнеры Информация LinkXpress
Вход
Реклама на сайте
Ampronix,  Inc

Рентгенологический анализ на основе искусственного интеллекта равноценен диагнозу ортопедического хирурга

Редакция HospiMedica - Россия
Опубликовано 24 Jul 2017
Print article
Примеры изображений набора данных, представленные сетям для классификации (фото любезно предоставлено Максом Гордоном / Больница Дандерюда).
Примеры изображений набора данных, представленные сетям для классификации (фото любезно предоставлено Максом Гордоном / Больница Дандерюда).
В новом исследовании предполагается, что алгоритмы глубокого обучения с искусственным интеллектом (ИИ) могут сравниться с человеческими возможностями при диагностике переломов по ортопедическим рентгенограммам.

Исследователи из Каролинского института (Karolinska Institutet - KI; Сольна, Швеция), Королевского технологического института (Royal Institute of Technology - KTH; Стокгольм, Швеция) и Больницы Дандерюда (Danderyd Hospital; Швеция) рассмотрели 256 000 рентгеновских снимков запястья, кисти и голеностопа, хранящихся в больнице Дандерюда, классифицируя их по четырем переменным - перелом, латерализация, часть тела и проекция. Затем были изучены пять сетей глубокого обучения, причем наиболее точная сеть сравнивалась с золотым стандартом для переломов.

Затем сети глубокого обучения были обучены выявлению переломов в двух третях рентгенограмм под руководством исследователей, после чего были независимо проанализированы оставшиеся изображения, совершенно новые для программы ИИ. Анализы сравнивали с диагнозами, поставленными двумя старшими ортопедическими хирургами, которые рассматривали изображения с тем же разрешением, что и сеть. Результаты показали, что при выявлении латерализации, частей тела и проекции все сети показали точность не менее 90%.

Окончательная точность переломов оценивалась в 83% в случае наиболее эффективной сети, что было эквивалентно показателю старших ортопедических хирургов, когда им были представлены изображения с тем же разрешением, что и сети. По мнению научных сотрудников, ИИ имеет потенциал показывать еще лучшие результаты с доступом к большему количеству данных, и поэтому они приступили к последующему исследованию, которое будет включать весь ортопедический архив больницы Дандерюда, содержащий более миллиона рентгенограмм высокого разрешения. Исследование было опубликовано 6 июля 2017 года в журнале Acta Orthopaedica.

"Наше исследование показывает, что сети ИИ могут делать оценки наравне со специалистами-людьми, и мы надеемся, что сможем добиться даже лучших результатов с помощью рентгеновских изображений высокого разрешения, — заявил старший автор доктор медицины Макс Гордон (Max Gordon), помощник консультанта по ортопедии в Больнице Дандерюда. — Если мы сможем вернуться к нашим цифровым архивам, станет возможно провести обширные исследования по выживанию, развитию болезней и трудоспособности - исследования, которыми нельзя было заняться из-за объема данных для обработки".

Глубокое обучение является частью более широкого семейства методов машинного обучения, основанного на представлении данных обучения, а не на конкретных задачах. Метод включает в себя алгоритмы искусственной нейронной сети, которые используют каскад многих слоев нелинейных блоков обработки информации для извлечения и преобразования признаков, причем каждый последующий слой использует выход из предыдущего слоя в качестве входных данных для формирования иерархического представления.

Ссылки по теме:
Каролинский институт
Королевский технологический институт
Больница Дандерюда




Print article
NUVO

Каналы

Интенсивная терапия

посмотреть канал
В новом исследовании рекомендуется обращаться к более эффективным методам лечения диабетических язв стопы, которые смогут препятствовать ампутации (фото любезно предоставлено Getty Images).

Услуги по лечению диабетической стопы помогают избежать ампутаций

Новое исследование показывает, что предоставление более эффективных услуг по уходу за ногами приводит к значительному уменьшению... Читать дальше

Хирургия

посмотреть канал
Имплантат переднего цервикального каркаса Tritanium C Anterior Cervical Cage (фото любезно предоставлено Stryker).

Напечатанный на 3D-принтере спинальный имплантат способствует биологической фиксации

Новый передний цервикальный каркас, изготовленный с использованием технологии послойной печати, обеспечивает благоприятную... Читать дальше

Женское здоровье

посмотреть канал
Новое исследование дает основание предполагать, что гормоносодержащие внутриматочные противозачаточные средства не оказывают влияния на кормление грудью (фото любезно предоставлено Университетом Юты).

Гормоносодержащие внутриматочные противозачаточные средства являются приемлемыми при кормлении грудью

По результатам недавно проведенного исследования сделан вывод, что использование левоноргестрел-содержащего внутриматочного... Читать дальше

Уход за пациентами

посмотреть канал
Med4 Elite спроектирован как мощный мультимодальный инструмент для ортопедической реабилитации (фото любезно предоставлено Game Ready).

Инновационное устройство содействует ортопедической реабилитации

Мультимодальная система, которая обеспечивает как термальную, так и прерывистую пневматическую компрессионную терапию, предоставляет... Читать дальше

Новости больниц

посмотреть канал
Новое исследование показывает, что около 50% медицинской помощи в США оказывается в отделениях неотложной помощи (фото любезно предоставлено Shutterstock).

Почти половина объема оказанной в США медицинской помощи отмечена в отделениях неотложной помощи

В новом исследовании сообщается, что почти половина от доли всей оказанной медицинской помощи в Соединенных Штатах Америки... Читать дальше

Бизнес

посмотреть канал
Сотрудничество исследователей из IBM и швейцарского стартапа docdok.health направлено на разработку набора сенсорных и машинных технологий для улучшения качества жизни пациентов с ХОБЛ (фото любезно предоставлено iStock).

Исследователи IBM разрабатывают технологии для лечения заболеваний легких

Исследователи из International Business Machines Corp. (IBM; Армонк, штат Нью-Йорк, США) и швейцарский стартап docdok.... Читать дальше
Copyright © 2000-2018 Globetech Media. All rights reserved.