W Europie i Stanach Zjednoczonych wykonuje się rocznie około 36 milionów tomografii komputerowych głowy. Statystyki podają, że nawet co dziesiąta interpretacja obrazu jest nieprawidłowa. Dlaczego? Zawodzi ludzkie oko, które nie jest zdolne dostrzec wszystkich zmian na wykonanych obrazach tomograficznych. Aby wyeliminować takie sytuacje, powstał BrainScan.
Jak powstał projekt BrainScan?
Początkiem powstania projektu była ogromna pasja do sztucznej inteligencji jednego z późniejszych współzałożycieli BrainScan – Marka Trojanowicza. To on w 2017 roku, pracując przy innym projekcie sztucznej inteligencji, usłyszał o problemach podczas interpretacji obrazów tomografii komputerowej.
Pierwszym krokiem było rozpoczęcie pracy z radiologami. Wynikiem Ich współpracy było utworzenie przeglądarki plików Dicom (jest to format obrazów z badań tomografii komputerowej), wraz z możliwością pracy w chmurze, z wieloma funkcjami opartymi o sztuczną inteligencję. Takie rozwiązanie dało możliwość m.in. wyszukiwania i określania udarów, guzów oraz krwawień.
Udało się również opracować mechanizmy wyszukiwania oparte na zoptymalizowanych metodach analizy tkanki miękkiej. Pozwoliło to radiologom uzyskać błyskawicznie dostęp do wszystkich bliźniaczych przypadków z zaproponowaną klasyfikacją, wybierając tylko część mózgu obrazu tomografii komputerowej.
Cel projektu BrainScan
Autorzy projektu BrainScan stworzyli specjalny system, którego zadaniem jest wspomaganie interpretacji obrazów tomografii komputerowej głowy za pośrednictwem funkcji uczenia maszynowego.
Uczenie maszynowe znajduje zastosowanie w wielu innowacyjnych technologiach, w tym również medycyny, a odnosi się do rozwoju sztucznej inteligencji oraz metod wdrażania praktycznego przy wykorzystaniu odpowiednich algorytmów.
Głównym celem twórców projektu było zwiększenie precyzji interpretacji obrazów tomograficznych głowy oraz znaczne skrócenie samego czasu interpretacji. Autorzy projektu uważają, że ich rozwiązanie wyeliminuje błędne odczyty obrazów tomograficznych oraz znacznie zmniejszy rosnące kolejki do specjalistów zajmujących się interpretacją tomografii komputerowej.
Jak funkcjonuje BrainScan
Rozwiązanie polskiego start-upu, jakim jest BrainScan, bazuje na trójwymiarowych konwolucyjnych sieciach neuronowych, będących na najwyższym poziomie światowym. Gwarantują one dużą precyzyjność w podsumowywaniu treści 3D oraz szybkie porównywanie próbek danych.
BrainScan samoczynnie znajduje bliźniacze skany tomografii komputerowej lub rezonansu magnetycznego korzystając z dużych zestawów danych. System sam znajduje wszystkie przypadki medyczne będące zbliżone do danego skanowania lub obszaru zainteresowania.
BrainScan umożliwia lekarzom wyszukiwanie podobnych, historycznych przypadków i badań, wykazujących nieprawidłowe i podobne zmiany w porównaniu z badanymi chorymi. Dostęp do takich danych pomóc ma lekarzom w podjęciu właściwej diagnozy.
W ostatnim czasie gdański Brainscan otrzymał od Narodowego Centrum Badań i Rozwoju kwotę w wysokości 1 mln dolarów. Pieniądze te, przeznaczone zostaną na dalszy rozwój silnika analitycznego 3D. Takie rozwiązanie pomóc ma radiologom w przygotowaniu szybszej oraz dokładniejszej interpretacji tomografii komputerowej.
Opracowanie własne/Redakcja
Źródło:
