fbpx

Искусственный интеллект для анализа медицинских изображений

Цельс стал лауреатом премии Цифровые Вершины 2020
18.01.2021
39
Пресс-релизы
Пандемия, пилотные испытания и инвестиции: каким 2020 год был для проекта Цельс
30.12.2020
102
Пресс-релизы
Цельс привлёк инвестиции от венчурного фонда НТИ
29.12.2020
94
Пресс-релизы
Расписание докладов экспертов Цельс в рамках «Онлайн-диагностика 3.0»
15.12.2020
180
Пресс-релизы
Отбор радиологов для разметки цифровых медицинских снимков
01.12.2020
150
Пресс-релизы
Вебинар «Искусственный интеллект в клинической практике»
24.11.2020
139
Пресс-релизы
Цельс успешно завершил пилотные испытания в Брянской области
16.10.2020
228
Пресс-релизы
В Москве для анализа маммограм начали применять технологии ИИ
Подведены итоги пилотного тестирования Цельс в Дагестане
02.10.2020
209
Пресс-релизы
Цельс успешно завершил пилотные испытания в Тамбовской области
18.09.2020
194
Пресс-релизы
Цельс включен в реестр отечественного ПО
02.09.2020
172
Пресс-релизы
Цельс начинает работу в отделениях лучевой диагностики города Москвы
26.07.2020
138
Пресс-релизы
Как внедрить искусственный интеллект в российскую клиническую практику

Направления диагностики

Маммография

Пилотный запуск

Точность >95% *

* Данные представлены на основании проведения скрининг теста на контрольной группе из 400 пациентов. Для проведения скрининг теста были случайном образом сформированы группы из верифицированных снимков, не принимавших участие в обучение нейросети. Каждый снимок прошел второе чтение врачами рентгенологами.

Система детектирует злокачественные и доброкачественные новообразования, кальцинаты, лимфоузлы, фиброзно-кистозную мастопатию, плотность ткани молочной железы по ACR. Интерпретирует результаты анализа по BI-RADS.

Флюорография

Пилотный запуск

Точность 93% *

* Данные представлены на основании проведения скрининг теста на контрольной группе из 347 пациентов. Для проведения скрининг теста были случайным образом сформированы контрольные группы из верифицированных снимков, не принимавших участие в обучение нейросети. Каждый из снимков прошел второе чтение врачами рентгенологами.

Система анализирует флюорограммы на предмет наличия патологических изменений в соответствии с кодами 1-23 «Цифровых кодов описания флюорографии».

Компьютерная томография

Система анализирует КТ-исследования лёгких и выявляет на них признаки коронавируса типа SARS-COV-2.

Патоморфология

Система анализирует гистологические исследования образцов тканей молочной железы и определяет наличие патологических клеток.

Повышение качества и стандартизация работы отделений лучевой диагностики

Увеличение показателя выявляемости онкологических заболеваний на ранних стадиях

Снижение стоимости диагностических мероприятий

Возможность ретроспективного анализа рентгенологических данных

Минимизация рисков, связанных с «человеческим фактором» в работе врачей

Компенсация дефицита квалифицированных кадров

Использование

Реализуем различные способы интеграции
Desktop
Установка приложения на рабочем месте врача для удобной пакетной обработки файлов
API
Интеграция с МИС, РИС и архивами медицинских изображений
Интеграция с производителями оборудования
Внедрение системы в работу цифрового рентгенографического оборудования и вывод результата исследования на экран
Кастомизация
Доработка приложения под задачи заказчика

Снимки предоставлены mosmed.ai

Desktop
Установка приложения на рабочем месте врача для удобной пакетной обработки файлов
API
Интеграция с МИС, РИС и архивами медицинских изображений
Интеграция с производителями оборудования
Внедрение системы в работу цифрового рентгенографического оборудования и вывод результата исследования на экран
Кастомизация
Доработка приложения под задачи заказчика

Пилотные проекты и опытная эксплуатация

Для эксплуатации системы не нужно закупать дополнительное оборудование и проводить длительное обучение сотрудников

13

Пилотные проекты

Калужская, Тверская, Брянская, Курская, Нижегородская, Мурманская, Ивановская, Тамбовская, Калининградская области, Республика Дагестан, Кабардино-Балкарская Республика, Москва, Санкт-Петербург.

21

Меморандум о сотрудничестве

Подписан 24 июня 2019 года с целью сотрудничества в разработке и применении искусственного интеллекта медицинскими организациями. Присоединился

Брянская область


Калужская область


Тверская область


Тамбовская область


Калининградская область


Белгородская область


Орловская область


Тульская область


Саратовская область


Курская область


Липецкая область


Рязанская область


Ивановская область


Кировская область


Томская область


Ненецкий автономный округ


Республика Калмыкия


Республика Адыгея


Республика Башкортостан


Республика Коми


Республика Дагестан

21 субъект РФ
.
Наши партнеры
Фонд Сколково
PACS RIS АПК АрхиМед
Профессиональное программное обеспечение для лучевой диагностики
Комета PACS
Национальный медико-хирургический Центр имени Н.И. Пирогова
NVIDIA
Калужская область