Sk
Care Mentor AI

Система компьютерного зрения для детекции очаговых образований легких по результатам компьютерной томографии
«КТ Онко Ментор»

Нейросетевая система Care Mentor AI для диагностики рака по данным компьютерной томографии анализирует деперсонализированные КТ исследования органов грудной клетки для выявления признаков рака легких (солидных и субсолидных очагов).

Как работает «Онко Ментор»?

Система для анализа КТ-исследований ОГК: «Онко Ментор»:
• Анализирует изображения срезов КТ грудной клетки,
• Сегментирует находки, имеющие диагностическое значение,
• Производит расчет по долям легкого
• Предоставляет врачу-диагносту протокол анализа КТ исследования, включающий:

I. описание найденных изменений (левое-правое и далее по долям),
II. визуализацию диагностических находок на срезах в виде масок различного цвета,
III. заключение
Свяжитесь с нами для начала сотрудничества
Метрики диагностической точности, применительно к задаче бинарной классификации на наличие/отсутствие признаков рака следующие:

• Чувствительность > 0,86
• Специфичность > 0,92
• Точность (общая валидность) > 0,91
• Площадь под - кривой (AUC) > 0,93

Наши партнеры

Разработано при финансовой поддержке

Работа проводится в целях реализации национальной программы
«Цифровая экономика Российской Федерации».

Как интегрируется Care Mentor AI?

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

Мы производим бесшовную интеграцию сервисов посредством API с системами передачи и архивации изображений (PACS), с медицинскими инфо системами (МИС) Мед. Организаций и пр. элементами ИТ структуры.
    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