Как мы применили ai для диагностики туберкулёза | Технологика

Как мы применили ai для диагностики туберкулёза

Как мы применили ai для диагностики туберкулёза

Человечество продолжает поиски современного способа выявления туберкулеза. Те, что сейчас есть в распоряжении медицины, либо вредны от частого применения, либо дороги и имеют длительный срок постановки диагноза. А здесь важна скорость.

Таким методом может стать анализ дыхания пациента, и его последующий анализ при помощи искусственного интеллекта. Именно такую задачу перед нами поставил стартап цифровой медицины.

Идея и челлендж проекта

К нам обратился стартап, который задумался о современной диагностике туберкулёза у африканских пациентов. Основной идеей стал анализ звука дыхания лёгких при помощи искусственного интеллекта.

Стартап разработал стетоскоп, который способен записать стерео-звук дыхания пациента в хорошем качестве, а затем передать его на планшет или PC, где его уже можно будет проанализировать при помощи искусственного интеллекта.

Анатомия проекта

Мы предложили клиенту помимо десктоп приложения дополнить проект облачным хранилищем. Таким образом у всех врачей будет доступ данным по всем пациентам. И будут исключены локальные потери данных. Ведь приложение всегда сможет синхронизироваться с облачным хранилищем и восстановить данные о пациентах.

Часто ии-модуль переносят в облака, особенно если речь идет про AWS, ведь AWS может предоставить большие мощности, а различные сервисы могут улучшить результат распознавания, но в данном проекте это было лишним и позже мы расскажем, почему.

Таким образом, приложение должно предоставлять врачу и пациенту следующий функционал:

  • Регистрация пациента;
  • Подписание согласия на медицинское обследование;
  • Анкетирование/осмотр пациента;
  • Медицинское обследование - запись звука дыхания пациента;
  • Анализ записи звука дыхания пациента;
  • Синхронизация данных с облачным хранилищем;
  • Вывод результатов анализа.

Челендж #1: стетоскоп и его прошивка

Стетоскоп сообщается с планшетом или PC на ОС windows посредством прошивки. Когда клиент разрабатывал прошивку, у него были одни входные данные. Но когда разработка приложения непосредственно началась, условия поменялись.

Была необходима доработка прошивки.

Решение #1

Мы нашли русскоязычного подрядчика, способного доработать прошивку под данный проект. Параллельно с этим нам пришлось решить задачу по логистике устройства из за рубежа. Но это уже другая история.

Челендж #2: защита от воровства

Поскольку получатели услуги - бедные слои населения, среди которых распространено воровство, особым требованием была минимизация рисков воровства. 

Решение #2

Как защитить планшет от воровства? Во-первых, ему можно придать вид особого медицинского девайса, чтобы пациент не понял, что это самый обычный планшет. Поэтому клиент заказал специальные чехлы для планшетов.

Во-вторых, можно настроить в приложении режим поверх всех окон по умолчанию. Так его никто не сможет и никогда свернуть (кроме администратора, который обладает паролем). Поэтому мы разработали приложение таким образом, что оно всегда располагается поверх всех окон без возможности быть свёрнутым. Это было отдельным челенджем под ОС Windows.

Ищете ИИ-разработчиков?

Мы создаем ИИ-решения и мы делаем это хорошо. Свяжитесь с нами, чтобы начать разработку вашего проекта сегодня.

связаться с нами

Челендж #3: автономная работа и облака

Как мы уже говорили, ии-модуль часто переносят в облака, особенно если речь идет про AWS, ведь AWS может предоставить большие мощности, а различные сервисы могут улучшить результат распознавания.

Но поскольку устройство будет применяться в различных условиях, не факт, что будет стабильное покрытие интернета. Поэтому было необходимо сделать так, чтобы можно было как минимум сутки работать с пациентами без интернета.

Решение #3

Чтобы обеспечить автономную работу, ии модуль должен анализировать записи дыхания пациентов на устройстве. А с облачным хранилищем AWS S3 сообщаться только для хранения данных. Мы так и поступили.

Челендж #4: распознавание звука

Когда врач слушает пациента, он ищет в его дыхании определенные маркеры болезни:

  • везикулярное, ослабленное, усиленное дыхание;
  • отсутствие дыхательных шумов;
  • разнокалиберные влажные, сухие хрипы.

Как научить искусственный интеллект слушать?

Решение #4

Все эти звуки, которые врач слушает ухом, имеют четкое визуальное представление на звуковой волне. Поэтому мы решали данную задачу через компьютерное зрение. Научить искусственный интеллект слушать можно через компьютерное зрение.

Нейросеть была обучена находить нужные звуковые маркеры в визуальном представлении. А затем с определенной долей вероятности вместе с маркерами из анкеты пациента выдавать заключение о наличии у пациента туберкулёза.

Результаты

На настоящий момент приложение передано в бета-тестирование клиенту. Десктопное приложение разработано на платформе .NET 6 и WPF c применением node.js, SQLite, PostgreSQL, Python, PyTorch. Более техническое описание проекта можно прочесть в нашем разделе с проектами.

Напишите нам!

И мы найдём решение для вашего бизнеса!

связаться с нами

ИИ дороже, чем вы думаете
Как мы отметили 256 день в году

другие наши новости

Распознавание картин без распознавания

Распознавание картин без распознавания

Распознавание чертежей при помощи машинного обучения

Распознавание чертежей при помощи машинного обучения

Как создавался умный агрегатор новостей LifeLines

Как создавался умный агрегатор новостей LifeLines

Как мы распознавали цвета  медицинских тест-полосок с помощью ИИ для healthcare стартапа

Как мы распознавали цвета медицинских тест-полосок с помощью ИИ для healthcare стартапа

ИИ дороже, чем вы думаете

ИИ дороже, чем вы думаете

Ai-диагностика туберкулёза при помощи специального стетоскопа и планшета

Ai-диагностика туберкулёза при помощи специального стетоскопа и планшета

Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта (часть 1)

Распознавание птиц при помощи камер и искусственного интеллекта (часть 1)

Как мы создавали мощный сервис для обучения нейронных сетей в помощь разработчикам и бизнесу

Как мы создавали мощный сервис для обучения нейронных сетей в помощь разработчикам и бизнесу

Давайте найдем решение для вашего бизнеса!

Давайте найдем решение для вашего бизнеса!

Пожалуйста, заполните 'Имя'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Пожалуйста, заполните 'Сообщение'

Пожалуйста, заполните 'Имя и фамилия'
Пожалуйста, заполните 'Телефон'
Пожалуйста, заполните 'Емейл'
Выберите файл
Пожалуйста, выберите файл 'Резюме'
Выберите файл
Пожалуйста, прикрепите файл 'Код / ТЗ'