Care Mentor AI

Сервис для детекции COVID-19 на лучевых исследованиях: «Mentor: CovidCT»

Care Mentor AI разработала систему Искусственного Интеллекта «Mentor: CovidCT», которая ускоряет анализ КТ-исследований пациентов с подозрением на вирусную пневмонию, которая сейчас, с учетом эпидемиологической обстановки, в большинстве случаев вызвана коронавирусом.

Как работает «Mentor: CovidCT»?

Метрики диагностической точности для диагностики новой коронавирусной инфекции COVID-19 на компьютерной томографии определены в соответствии с методическими рекомендациями ГБУЗ «НПКЦ ДиТ» № 43, применительно к задаче бинарной классификации на наличие/отсутствие патологии.

Система для анализа КТ-исследований ОГК: «КТ COVID Ментор»:

• Анализирует изображения срезов КТ грудной клетки,
• Сегментирует находки, имеющие диагностическое значение,
• Производит расчет по долям легкого (% от общего объема легочной ткани)
• Предоставляет врачу-диагносту протокол анализа КТ исследования, включающий:

I. описание найденных изменений с процентной долей поражения легких (левое-правое и далее по долям),
II. визуализацию диагностических находок на срезах в виде масок различного цвета,
III. заключение о степени тяжести поражения (Степень тяжести по классификации КТ0-КТ4).
Как работает «Mentor: CovidCT»?

Сервис с высокой точностью определяет процент поражения легких
по главным признакам с подсчетом степени КТ0 – КТ4:

• Симптом матового стекла
• Консолидация
• Плевральный выпот
• Синдром булыжной мостовой

Внедрения

Сотрудничество с ГКБ №4,
Ивановская область

• Интеграция Сервиса анализа КТ ОГК для подсчета степени поражения легких COVID-19.
• Локальная интеграция (On-premise)

РЕЗУЛЬТАТ:
• Сокращено время анализа КТ исследования в 10 раз: с 20 мин в среднем и 40 мин по сложным случаям до 2-4 минут
• Увеличена пропускная способность в 4 раза. Больше исследований и возможность уменьшить количество дежурных врачей
• Благодарность от врачей и Директора Областного Диагностического Центра →
подробнее
Care Mentor AI в авангарде Эксперимента Департамента Здравоохранения Москвы
• Скрининговая система анализа рентгенограмм ОГК – интегрирована в ЕРИС ЕМИАС и предоставлены доступы медицинским учреждениям.
• Сервис для анализа КТ ОГК для диагностики степени поражения легких COVID-19 внедрен и успешно работает в государственных медучреждениях Москвы.
подробнее
Метрики диагностической точности для диагностики новой коронавирусной инфекции COVID-19 на компьютерной томографии, определенные в соответствии с методическими рекомендациями ГБУЗ «НПКЦ ДиТ» № 43, применительно к задаче бинарной классификации на наличие/отсутствие патологии следующие:

• Чувствительность - 0,85;
• Специфичность - 1,00;
• Точность (общая валидность) - 0,89;
• Площадь под характеристической кривой (AUC) - 0,93
Клинический сценарий Триаж для анализа и маркировки исследований по степени тяжести:

- Зеленым: «Патологические изменения не обнаружены»
- Желтым: «Патологические изменения c COVID признаками Степени тяжести по классификации КТ0-КТ4: класс КТ1-2 обнаружены»
- Красным: «Патологические изменения c COVID признаками Степени тяжести по классификации КТ0-КТ4: класс КТ3-4 обнаружены»

Наши партнеры

Как интегрируется Care Mentor AI?

Вне зависимости от схемы развертывания, функциональный и компонентный состав системы остается одинаковым.

Наш продукт можно бесшовно интегрировать с IT структурой ЛПУ в Медицинские учреждения (государственные и частные), а также в оборудование Вендоров (производителей оборудования), МИНЗДРАВы регионов (Единые инфо/реф Центры) и телемедицинские сервисы.
Схема развертывания Cloud
Облачная (Cloud) – взаимодействие по защищенным каналам через интернет.

Плюсы
• Вся нейросетевая инфраструктура находится на сопровождении Исполнителя
• Нет дополнительных затрат на аппаратное обеспечение
• Более быстрая схема внедрения

Минусы
• Прямая зависимость времени анализа исследования от пропускной способностью канала между площадками
• Необходимость деперсонификации данных при передаче исследований на анализ
Схема развертывания Local
On-premise - установка на серверное оборудование в Мед. Организаций, МИАЦ и Реф. Центров.

Плюсы
• Время анализа исследования не зависит от пропускной способностью канала между площадками Заказчика и Исполнителя
• Деперсонификация данных не нужна, так как исследования не передаются между Заказчиком и Исполнителем

Минусы
• Дополнительные затраты на аппаратное обеспечение и его эксплуатацию
• Более сложный процесс внедрения/сопровождения решения