Повышение эффективности ЭКО с применением искусственного интеллекта
Первый регион реализации Чувашская Республика - Чувашия
Команда
Целевая аудитория
-
Медики, занимающиеся диагностикой и лечением пациентов.
-
Пациенты, планирующие проведение процедуры экстракорпорального оплодотворения (ЭКО).
-
Сотрудники лабораторий, занимающиеся анализом снимков.
Описание
Задачи:
Оптимизировать диагностику и лечения с использованием ИИ.
Повысить качество медицинских анализов и процедур.
Обеспечить "второе мнение" при постановке диагноза.
Сократить риск медицинских ошибок при постановке диагноза.
Повысить эффективность и результативность процесса ЭКО.
Улучшить качество жизни граждан с проблемами бесплодия.
Платформа Z-med для обработки и анализа медицинских и лабораторных данных в процессе ЭКО — программа для обработки и анализа медицинских и лабораторных данных, объединяющая математические модели и единую систему поддержки принятия врачебных решений для повышения эффективности вспомогательных репродуктивных технологий (ВРТ) на основе искусственного интеллекта (ИИ).
АКТУАЛЬНОСТЬ
Технологии, связанные с системой поддержки принятия врачебных решений являются ИИ-перспективными в условиях цифровизации медицины. Патоморфологические исследования — область, где ИИ может оказать наиболее значимый эффект за счет оптимизации трудозатрат на анализ образцов, сокращения ошибок, вызванных человеческим фактором и повышения уровня экспертизы.
Проблема врачебных (медицинских) ошибок носит глобальный характер (более 30% ложноотрицательных результатов поставленных диагнозов). В 2020 году наиболее востребованными оказались КТ и МР-исследования: в 2,6 раза увеличилось число КТ-исследований и на 3,6% МР-исследований к уровню 2016 года. В 2020 году COVID-19 оказал значительное влияние на проведение лучевых исследований. В этот период наиболее интенсивно использовались компьютерные томографы, с помощью которых в основном диагностировали вирусную пневмонию COVID-19. Нагрузка на один КТ-аппарат увеличилась более чем в 2,3 раза в сравнении с 2016 годом.
Дополнительной проблемой является низкая эффективность процедур, для проведения которых происходит предварительный сбор анализов. В 2019 количество успешно проведенных ЭКО в России составляет около 35% после первой попытки и 40% — после второй попытки.
МЕХАНИКА РЕАЛИЗАЦИИ
Использование ИИ для анализа изображений зародышей после оплодотворения и отбора тех, которые обладают наилучшим потенциалом для успешной имплантации, представляет собой новаторский подход. Платформа способствует прогнозированию успеха оплодотворения, автоматизировано определяя параметры, влияющие на успешность ЭКО, такие как структура эмбриона, его развитие и здоровье. С помощью глубокого анализа данных супружеской пары, включая возраст, историю предыдущих циклов ЭКО, состояние эндометрия и другие факторы, платформа Z-med формирует более точный прогноз вероятности успешной имплантации. Такой подход дает врачам и специалистам возможность принимать более точные решения при выборе наилучших эмбрионов, тем самым повышая шансы на успешное завершение процедуры ЭКО.
Эффекты реализации:
Благодаря платформе Z-med каждое медицинское учреждение сможет создавать собственные ИИ-сервисы, основанные на собственном уникальном медицинском опыте и размеченных данных по диагностике для формирования формализованного описания на базе входящего потока данных, полученных по результатам компьютерной томографии; флюорографии; маммографии; МРТ позвоночника; гистологии, ЭКО.
Преимуществами Платформы Z-med являются: наличие собственного набора нозологических форм для исследований, мультимодальная нейросетевая архитектура для обеспечения лучших модельных результатов на меньшем объеме данных, наличие функции прогноза развития заболевания, в том числе, с использованием генеративных методов для определенных нозологий, возможность работы с данными разного формата и с использованием больничного софта.
У платформы имеются тестирования и коммерческие внедрения в таких медицинских организациях как: РОНЦ им. Блохина, Красногорская больницей № 1, НМИЦ им. Кулакова, Центр Алмазова, БУ «Чувашский Республиканский Туберкулезный Диспансер». Во всех случаях решение демонстрировало точность диагностики не менее 93%.
Сайт практики
Результат
Главный результат:
на 98% повысилась точность постановки диагноза.
на 30% повысилось количество успешных процедур ЭКО.
Дополнительные результаты:
Сокращение расходов на лечение бесплодия благодаря оптимизации процесса ЭКО.
на 70% сократились ошибки при постановке диагноза.
Повышение качества медицинского обслуживания за счет персонализированного подхода к лечению.
на 80% сократилось время постановки диагноза.
Создание новых рынков для инновационных методов лечения бесплодия с применением искусственного интеллекта.
Улучшение качества жизни населения за счет возможности планирования семьи и реализации желаемого репродуктивного пути.
Достижение целевых показателей национального проекта "Семья".
Стоимость реализации: От 10 млн до 50 млн ₽
Особенности внедрения
Присоединиться к текущему проекту
Помощь при внедрении
Предоставление доступа к системе.
Подготовка сотрудников.Дополнительное обучение ИИ-моделей.
Этапы реализации
12 месяцев
Разработана и обучены первая модель по диагностике.
Первое внедрение в медицинское учреждение (РОНЦ им. Блохина).
Выстраивание процессов разметки и разработки медицинских данных.
Разработка и обучение модели по анализу формализованных протоколов и формализованному описанию целевого исследования.
Разработка инструментов разметки и вэб-вьювера.
Формирование набора мобильных приложений по скринингу.
Внедрение системы в частных клиниках.
Развитие модели ИИ референс-центра.
Создание платформы по анализу медицинских/лабораторных данных.
