ИИ помогает анализировать ФЛГ новосибирцев
Изображение сгенерировано ИИ
С 2024 года в Медицинскую информационную систему (МИС) Новосибирской области внедрили специализированный модуль – «Флюоротеку». Новшество повышает эффективность ранней диагностики туберкулёза на территории региона.
В основе работы модуля актуальные данные о прикрепленном населении, которые регулярно синхронизируются с базами Фонда обязательного медицинского страхования. Это позволяет вести полную флюорокартотеку, выявлять граждан, не проходивших обследование более двух лет, отслеживать контингенты риска и работников определенных категорий. Например, тех, кто работает с детьми или в сфере обслуживания, общественного питания, на транспорте или в пищевой промышленности.
Особое внимание уделяется качеству интерпретации снимков: в системе применяется механизм двойного независимого чтения флюорограмм – либо двумя разными врачами-рентгенологами, либо одним специалистом с интервалом не менее суток. Такой подход позволяет снизить вероятность пропуска патологий, которая при однократном чтении может достигать 5-10%.
Дополнительную поддержку при анализе снимков предоставляет искусственный интеллект. Он автоматически обрабатывает цифровые изображения в формате DICOM и выделяет подозрительные участки – очаговые тени, снижение пневматизации легких, диссеминацию.
«Искусственный интеллект не ставит диагноз, а лишь акцентирует внимание специалиста на возможных изменениях. «Третье мнение» облегчает работу, потому что, открывая результат, врач сразу видит, на что обратить дополнительное внимание. Это страхует от пропуска патологии, потому что акцентирует внимание на каких-то патологических изменениях. Или изменениях, которые могут быть патологическими. Компьютерный анализ снимков ускоряет диагностику, особенно при проведении массовых скрининговых обследований, уменьшая побочные эффекты «человеческого фактора». Если же мнение специалиста и программы расходятся, то итоговое решение принимает врач. Система только заостряет внимание на отклонениях от нормы, а специалист решает, что это: погрешность из-за неправильной позы пациента, суммация теней или все же патологическое состояние. Система обладает функцией самообучения: с накоплением и сопоставлением данных точность алгоритмов постоянно повышается», – подчеркивает Валерий Изупов.
