В последние годы методы медицинской визуализации (рентгеновские снимки, МРТ и т. д.) продвинулись вперед в соответствующих представлениях о аномалиях тканей и в настоящее время широко используются в здравоохранении, создавая огромное количество данных, которые рентгенологи ежедневно просеивают. Количество изображений может быть огромным для обработки, что часто приводит к задержке диагностики или даже к профессиональному выгоранию радиологов. С неуклонным увеличением объема данных изображений рентгенологи будут обращаться к приложению ИИ для улучшения рабочих процессов и диагностической точности интерпретации медицинских изображений.
Наш клиент преследовал благородную цель разработать приложение для здравоохранения на основе искусственного интеллекта, которое ускорило бы переход от лечебного к профилактическому здравоохранению. Основная идея заключалась в том, чтобы применить алгоритмы машинного обучения для анализа больших данных и разработать систему глубокого обучения на основе изображений для оценки риска заболеваний и диагностики онкологии на самой ранней стадии.
Полный кейс вы можете прочитать ЗДЕСЬ.
