Разметка ИИ сканированных изображений больных раком перед лучевой терапией может сократить время ожидания

Last Updated on 19.01.2021 by admin

Врачи больницы Адденбрука в Кембридже стремятся резко сократить время ожидания при раке с помощью искусственного интеллекта (ИИ) для автоматизации длительной подготовки к лучевой терапии.

Технология искусственного интеллекта, известная как InnerEye, является результатом восьмилетнего сотрудничества между исследователями из Кембриджского исследовательского центра Microsoft Research, больницы Адденбрука и Кембриджского университета.

InnerEye призван сэкономить врачам много часов времени на кропотливую разметку сканированных изображений пациентов перед лучевой терапией . Команда продемонстрировала, как модели машинного обучения (ML), построенные с использованием технологии с открытым исходным кодом InnerEye, могут сократить время подготовки до 90%, а это означает, что время ожидания начала потенциально спасительного лечения лучевой терапией может быть значительно сокращено.

Министр здравоохранения и социального обеспечения Мэтт Хэнкок сказал: «Подобные новые инновации могут иметь огромное значение для пациентов, и я горжусь тем, что мы снова лидируем в новых методах лечения рака.

«Помощь людям в более быстром лечении невероятно важна и не только улучшит показатели выздоровления, но и сэкономит драгоценное время клиницистам, чтобы они могли сосредоточиться на уходе за пациентами.

«Внедрение новых технологий поможет спасти жизни и жизненно важно для устойчивости NHS, и наш долгосрочный план NHS будет и дальше обеспечивать наилучшее лечение пациентов, чтобы мы могли предлагать более быстрое, персонализированное и эффективное лечение рака для всех. ”

Доктор Радж Джена из отделения онкологии Кембриджского университета и онколог из Addenbrooke’s, который является со-руководителем InnerEye, сказал: «Эти результаты меняют правила игры. Диагноз опухоли любого типа – это невероятно травматично. опыт для пациентов. Поэтому, как врачи, мы хотим незамедлительно начать лучевую терапию, чтобы повысить выживаемость и снизить тревожность. Использование инструментов машинного обучения может сэкономить время занятых врачей и помочь нашим пациентам как можно быстрее начать лечение »

Доктор Ивонн Риммер, также из Addenbrooke’s, сказала: «Нет никаких сомнений в том, что InnerEye экономит мне время. Он очень хорошо понимает, где находятся опухоли и здоровые органы. Это ускоряет процесс, поэтому я могу сосредоточиться на наблюдении за пациентом. диагностические изображения и адаптация к ним лечения.

Ссылка на основную публикацию