Третье Мнение. КТ органов грудной клетки

Выявляет признаки туберкулеза, пневмонии, образований в лёгких. Определяет гидроторакс, пневмоторакс, кардиомегалию с подсчетом КТИ и переломы ребер. ИИ-алгоритм распознаёт и описывает: — Технические дефекты на снимках — Изменение лёгочной ткани: Очаговые затемнения: очаги затемнения, образования в легком, кальцинаты/ частично кальцинированные тени Диссеминация Снижение пневматизации: области инфильтраций и консолидаций, пневмофиброз Ателектаз Воздушные полости: полости, кольцевидные тени — Патологии костей Перелом ребра Консолидированный перелом ребра — Патологии сердца и средостения Кардиомегалия Расширение средостения — Патологии гемиторакса Плевральный выпот Пневмоторакс Врач получает дополнительную серию с признаками патологий и предварительно заполненный протокол после обработки исследования искусственным интеллектом

Выявляет признаки рака молочной железы на скрининговых и диагностических исследованиях ИИ-алгоритм распознаёт и описывает — Технические дефекты на снимках — Нарушение архитектоники — Асимметрия плотности — Втяжение соска — Утолщение кожи — Отек ткани — Лимфоузлы — Кальцинаты — Образования Врач получает дополнительную серию с признаками патологий и предварительно заполненный протокол после обработки исследования искусственным интеллектом. Сервис ускоряет диагностику на 57%: при замене первого чтения сокращает время на описание исследования в 2 раза.

Анализирует клетки периферической крови и костного мозга, определяет типы клеток, характерных для онкогематологических процессов ИИ-алгоритм распознаёт и описывает: — Общее количество мегакариоцитов — Бластные клетки — Нейтрофилы на всех стадиях развития — Эозинофилы — Базофилы — Лимфоциты — Плазматические клетки — Моноциты — Базофильные нормобласты — Полихроматофильные нормобласты — Оксифильные нормобласты — Все эритрокариоциты Врач получает обработанные снимки мазков периферической крови и костного мозга, миелограмму и предварительно заполненное заключение

Продукты и сервисы «ФтизисБиоМед» используются в практической медицине в системах поддержки принятия врачебных решений для уменьшения числа ошибочных диагнозов и постановки диагнозов на ранних стадиях болезни. Результаты применения продуктов и сервисов «ФтизисБиоМед» также используются органами здравоохранения для повышения управляемости систем здравоохранения разных уровней. В настоящий момент функционал сервиса позволяет детектировать предполагаемые патологии, производить их графическую локализацию на проанализированных снимках, а также классифицировать детектированную патологическую область. Классификатор патологий сервиса «ФтизисБиоМед» способен различать и каталогизировать 9 типов патологий (Плевральный выпот, Пневмоторакс, Ателектаз, Очаг затемнения, Инфильтрация/консолидация, Диссеминация, Полость, Кальцинат/кальцинированная тень, Нарушение целостности кортикального слоя). Кроме того, сервис даёт численное значение вероятности наличия патологии. Участки локализации размечаются с помощью контуров, цветовые схемы которых соответствуют вероятным классам патологических признаков, приведенных в подписи к обработанному ИИ-сервисом снимку.

Pirogov.AI устанавливает экспертный диагноз по ото, рино и ларинго эндоскопическим фото и видеоизображениям точнее, чем врачи. Распознание использует возможности искусственного интеллекта.

Кроссплатформенное программное обеспечение для создания моделей структуры материалов путем поиска и распознавания объектов нейросетевыми алгоритмами на изображениях, полученных методами оптической и электронной микроскопии. Принцип работы программы: пользователь размечает объекты интереса на изображении, создает обучающую выборку и отправляет модель на обучение. Полученные в SIAMS AIM модели могут использоваться в методиках анализа изображений, в том числе и в программе SIAMS 800. Клиент-серверная архитектура программы обеспечивает возможность командной работы посредством настройки прав и ролей доступа для одновременной работы с проектом. Возможна удаленная работа в программе специалистов из любой географической точки. Для работы им потребуется только устройство с веб-браузером. ПО SIAMS AIM адресовано широкому кругу пользователей и не требует навыков программирования и специальных знаний. Интуитивно понятный интерфейс и рекомендации разработчиков позволяют освоить навык самостоятельного обучения нейросети для распознавания объектов на микроскопных изображениях.

Синтез гистологического атласа и микроскопа, позволяющий дифференцировать диагноз на основании объективных морфологических и клинических особенностей. Пользователь заполняет анкету, с выбором параметров число вероятных нозологических единиц сужается, что упрощает диагностическую работу патологоанатома в конкретном диагностическом случае.

Обучение медицинских сестер профессиональным навыкам без риска для пациента в реалистичной симуляционной среде Библиотека кейсов по наиболее распространенным направлениям Уход за новорожденными детьми Уход за онкологическими пациентами Хирургия Реанимация Уход за пациентами в условиях стационара Уход за пожилыми пациентами.

Применение Digital Pathology Collaboration © в образовательном процессе по сути позволяет собрать за одним multi-head микроскопом десятки и сотни специалистов, работающих удаленно через сеть интернет, и проводить разбор случаев в режиме реального времени с возможностью голосовой коммуникации. На базе этой технологии возможно создание и проведение максимально эффективных образовательных курсов, регионального, федерального и международного уровней. Возможности Digital Pathology Collaboration ©: Одновременный просмотр серийных срезов с различными окрасками Выделение и комментирование диагностически значимых участков Голосовое общение с преподавателем и в режиме онлайн-чата Работа методом консилиума онлайн с оцифрованными гистологическими препаратами Создание и хранение архива для обучения и научного исследования Объединение компетенций врачей со всего мира.

Кейс-менеджер позволяет наглядно и быстро создавать новые клинические случаи для обучающего симулятора, а также вносить изменения в уже существующие в условиях систематических изменений в клинических рекомендациях и требований к медицинскому персоналу. Редактирование онлайн Без навыков программирования Создание новых сценариев Автоматическая синхронизация с симулятором Редактирование системы оценки Voice generator для новых диалогов Расширение баз препаратов Автоматическая синхронизация с симулятором.

Внедрение Digital Pathology Lab © в работу Вашей лаборатории позволит: Использовать цифровую базу данных гистологических препаратов для академических, научно-исследовательских и издательских целей Проводить консультации гистологических препаратов с привлечением сторонних специалистов Предоставить возможность врачам лаборатории работать удаленно Использовать цифровой архив в текущей диагностике случаев, а также для обсуждения с другими специалистами.

Для нашей системы мы создаем различные модели на основе машинного обучения. Главное – это предиктивная аналитика, которая позволяет системе предсказать возможные события со здоровьем пациента. Но нам также нужны модели извлечения признаков из текстовых записей и модели для выявления подозрений на заболевания

Функциональные возможности Централизованный сбор обезличенных медицинских данных из электронных медицинских карт (ЭМК) Автоматическое объединение различных эпизодов в единый цифровой профиль пациента Автоматическое извлечение признаков из неструктурированных медицинских записей Выявление ошибок в данных, обнаружение и исключение дублей Формирование структурированных наборов данных под требования заказчика Анализ собранных наборов данных реальной клинической практики (RWD)

Платформа для преподавателей - формирование обучающего материала с использованием технологичных методов визуализации, демонстрации и вовлеченности обучающихся Неограниченное количество обучающихся на лекции Прохождение обучения и полноценное участие в обучающем процессе из любой точки мира Взаимодействие преподавателя и обучающегося естественным образом Обучение, повышение квалификации, экзаменация (в том числе ОСКЭ) медицинского персонала профессиональным навыкам Наиболее актуальные симуляционные локации - амбулаторный прием, интенсивная терапия, уход за пациентом (медицинские сестры) AI система оценки обучающегося с подробным описанием оценки Единая система мониторинга и управления симуляционным центром Мультиплатформенность - мобильный VR, desktop версия, web версия, мобильная версия.

Smart-center Доступ к истории проведенных сессий и статистике в разрезе каждого пользователя Централизованный доступ к учетным записям обучающихся, результату проведенных с их участием сессий с отображением данных успеваемости Удаленный доступ и Мониторинг событий в реальном времени каждого симулятора вне зависимости от географического местоположения Автоматизированный сбор статистики, привязанной к учетным записям обучающихся с детальной выгрузкой данных по каждой сессии, включая видеозаписи процесса обучения.

Распознаёт тревожные события, мгновенно уведомляет о них персонал и анализирует качество медицинской помощи Забирает на себя рутинные задачи, снижает нагрузку и помогает медперсоналу быть рядом в нужный момент. Помогает собрать данные об активности пациентов, увеличить оборот койки, оценить эффективность работы сотрудников. Снижает риски травм и осложнений, распознает события 24/7 и отслеживает динамику лечения. Распознаёт и анализирует — Попытки встать — Самостоятельное хождение — Падения — Выход пациента из палаты — Длительное отсутствие в палате — Динамику активности пациента — Прон-позицию — Визиты медперсонала — Частоту тревожных событий