| Разработчики: | Samsung Electronics, Samsung Medison |
| Дата премьеры системы: | ноябрь 2018 г |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
2018: Анонс ИИ-программ для КТ- и МРТ-сканеров =
В конце ноября 2018 года Samsung представила несколько программа для диагностической медицинской визуализации на основе искусственного интеллекта. Анонсированные инструменты компания уже использует в некоторых, МРТ-, КТ- и УЗИ-сканерах.
Ультразвуковая система S-Detect для исследований груди представляет собой программное обеспечение на основе ИИ, которое анализирует поражения молочных желез по УЗИ-изображениям, помогает стандартизировать отчеты и классифицировать подозрительные отклонения с помощью BIRADS ATLAS (система отчетности и анализа данных визуализационных исследований молочной железы).
Согласно недавно опубликованному исследованию профессора Томмасо Бартолотта (Tommaso Bartolotta) из Университета Палермо в Италии, S-Detect значимо улучшает точность общей диагностики поражений молочной железы: у врачей с опытом до четырех лет точность установления диагноза повысилась с 0,83 до 0,87 (AUC). S-Detect может стать полезным инструментом диагностики для врачей, которые не являются экспертами по заболеваниям молочных желез, однако должны их выявлять и диагностировать.
Используя ИИ-функцию Bone Suppression, Samsung смогли более четко показать рисунок легких на рентгенограммах в участках, обычно затеняемых ребрами. Кроме того, южнокорейская компания представила SimGrid – систему для оптимизации замены отсеивающих решеток, что позволяет повысить качество изображения путем уменьшения артефактами рассеивания. Также будет представлена система автоопределения узловых образований в легких (ALND), которая представляет собой САПР-решение на основе технологии ИИ.Цифровизация ТЭК: тренды, перспективы, крупнейшие ИТ-поставщики. Обзор TAdviser 
Согласно исследованию, опубликованному в Journal of Thoracic Imaging, ALND повысила точность выявления узловых злокачественных новообразований легких размером 3 см или менее на рентгенограммах грудной клетки на 7% (то есть до 92%) по сравнению с обычными методами диагностики.[1]
Примечания
