На 38-й Международной конференции по машинному обучению (International Conference on Machine Learning, ICML) Лаборатория по искусственному интеллекту (ИИ) Сбера представила два ИИ-сервиса: модель по определению очагов пневмонии на рентгеновских снимках c дальнейшей приоритизацией пациентов для лечения и модель, позволяющую оценивать риск тяжёлого течения заболеваний у пациентов, госпитализированных с пневмонией, в т. ч. вызванной COVID-19. Более подробно ИА YakutiaMedia сообщили в пресс-службе банка.
Нейросетевые модели Сбера в сфере AI for Health — медицинских технологий на основе ИИ — были разработаны в партнёрстве с врачами и с момента внедрения активно ими используются.
Модель по определению очагов пневмонии на рентгеновских снимках достигла точности 97,8% благодаря постоянному обучению и улучшению параметров. В рамках проекта томские врачи разметили 450 снимков. Кроме того, во время обучения модели использовалось 350 исследований здоровых пациентов. Примерно по 50 исследований (с патологией и без) брались для того, чтобы измерять качество. В качестве правильно выявленных моделью случаев рассматривались такие, где разметка врача и разметка модели имели непустое пересечение областей.
Модель по оценке риска тяжёлого течения заболеваний у пациентов пульмонологического отделения использует информацию, внесённую врачом в электронную медицинскую карту в первые сутки госпитализации пациента. На основе полученных данных система присваивает пациенту одну из двух степеней риска тяжёлого течения болезни (в диапазоне от 29% до 100%). Своевременное выявление пациентов с высоким риском позволяет корректировать схему лечения и сокращать количество смертельных случаев. Этот проект был успешно внедрён в Красноярской краевой клинической больнице весной 2021 года. За первый месяц его использования в ККБ доля пациентов из группы высокого риска, попавших в реанимацию, сократилась на 14,3%, а доля летальных исходов — на 44,3%.
"Разработчики Лаборатории по искусственному интеллекту уже не первый год создают медицинские решения на основе машинного обучения и компьютерного зрения. По направлению AI for Health Сбер сотрудничает с медицинскими учреждениями не только в Москве, но и в регионах России. Мы видим, как за последние полтора года выросла занчимость подобных проектов и как сильно они упрощают работу врача в условиях высокой нагрузки.
Презентация наших проектов в сфере AI for Health на площадке конференции ICML — это очередной большой этап в признании разработок Сбера международным сообществом исследователей данных и дата-инженеров", — прокомментировал Александр Ведяхин, первый заместитель председателя правления Сбербанка.
