AI w medycynie

 

Wstęp

Sztuczna inteligencja staje się coraz powszechniej stosowana w różnych obszarach medycyny, w tym w radiologii. Wykorzystanie AI w urządzeniach diagnostyki obrazowej podnosi ich skuteczność i wydajność, a jednocześnie przynosi korzyści zarówno pacjentom, jak i środowisku.

Treść

Sztuczna inteligencja to potężne narzędzie, które przekształca medycynę, przynosząc korzyści pacjentom i pracownikom ochrony zdrowia. Jej zastosowanie obejmuje:

 

• • Diagnostykę medyczną – dzięki algorytmom i głębokiemu uczeniu maszynowemu, AI analizuje wyniki badań i obrazy z różnych źródeł, w tym m.in. tomografii, rentgena czy rezonansu magnetycznego, skracając czas diagnozowania.
  • Telemedycynę – AI może zrewolucjonizować telemedycynę, wprowadzając systemy automatycznej diagnostyki pacjentów, co odciąży lekarzy i przyspieszy proces diagnostyczny. Wiele serwisów medycznych, jak Receptomat.pl, oferuje tradycyjne teleporady, umożliwiając kontakt z lekarzem i wystawianie e-recept, e-zwolnień czy skierowań na badania.
  • Personalizację leczenia – AI na podstawie danych pacjenta, takich jak historia medyczna, badania genetyczne czy styl życia, możemy wspomóc prognozowanie skuteczności leczenia i dostosowuje terapię do indywidualnych potrzeb, zwiększając efektywność i minimalizując ryzyko działań niepożądanych.
  • Wsparcie w badaniach klinicznych – AI pomaga analizować dane z badań klinicznych, identyfikując wzorce, które mogą prowadzić do opracowania nowych terapii. Skraca to czas badań i obniża ich koszty.
  • Monitorowanie stanu zdrowia – AI wspiera zdalne monitorowanie parametrów życiowych pacjentów, takich jak ciśnienie, poziom glukozy czy tętno, umożliwiając szybkie wykrycie problemów zdrowotnych. Wyniki z urządzeń ubieralnych, jak smartbandy czy smartwatche, można konsultować z lekarzem przez serwisy medyczne.

Rozwiązania Computer Vision dostępne na platformie ONESTEP AI wspierają budowę modeli pozwalających na implementację algorytmów AI w diagnostyce obrazowej.  Przykłady zastosowań ONESTEP AI w tym zakresie pozwalają na:

 

• • Segmentację obrazu – jest to proces dzielenia obrazów medycznych na mniejsze, jednorodne obszary, które następnie mogą być analizowane oddzielnie. Celem segmentacji jest wyodrębnienie konkretnych struktur anatomicznych lub patologicznych, takich jak narządy, tkanki, guzy czy zmiany chorobowe. Umożliwia to dokładniejsze rozpoznanie i ocenę stanu pacjenta, co jest kluczowe w diagnostyce. Dzięki zaawansowanym algorytmom AI, segmentacja obrazów staje się coraz bardziej precyzyjna i efektywna, wspierając przy tym lekarzy w podejmowaniu bardziej trafnych decyzji klinicznych.

 

• • Klasyfikację obrazów – proces klasyfikacji polega na przypisaniu poszczególnych fragmentów obrazu do określonych kategorii na podstawie ich cech, takich jak tekstura, kształt czy intensywność. W kontekście diagnostyki medycznej może to obejmować rozróżnienie między zdrowymi a patologicznie zmienionymi tkankami. AI może np. klasyfikować obrazy jako przedstawiające zdrową tkankę lub tkankę nowotworową, co pozwala na szybsze i bardziej precyzyjne diagnozowanie chorób, takich jak rak. Automatyczna klasyfikacja obrazów może także wspierać lekarzy w ocenie stopnia zaawansowania choroby.
  • Detekcja zmian – detekcja zmian to technika pozwalająca na wykrycie wszelkich nieprawidłowości w obrazie medycznym, takich jak guzy, torbiele czy stany zapalne. AI umożliwia wykrywanie subtelnych zmian, które mogą być trudne do zauważenia gołym okiem, co jest szczególnie ważne w przypadku wczesnego wykrywania chorób nowotworowych. Wczesna identyfikacja zmian patologicznych zwiększa szanse na skuteczne leczenie, umożliwiając rozpoczęcie terapii w fazie, gdy choroba jest jeszcze w początkowym stadium i łatwiejsza do opanowania.
  • Analizę tekstu – przetwarzanie tekstów medycznych, w tym opisów obrazów oraz innych dokumentów związanych z chorobami nowotworowymi, pozwala na automatyczne wydobywanie istotnych informacji, takich jak diagnozy, zalecenia leczenia czy wyniki badań. Analiza tekstu wspiera lekarzy w szybszym dostępie do kluczowych danych, co jest szczególnie ważne w przypadku złożonych przypadków. Dzięki zastosowaniu narzędzi opartych na sztucznej inteligencji, możliwe jest analizowanie dużych zbiorów danych w sposób szybki i efektywny, co może prowadzić do lepszego doboru metod leczenia, a także do monitorowania postępów w terapii pacjenta.

Platforma ONESTEP AI firmy Intratel, wyposażona w zaawansowane algorytmy computer vision, oferuje nowoczesne narzędzia do budowy modeli wspierających diagnostykę obrazową w medycynie. Dzięki zdolności do analizy obrazów medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa (CT), obrazowanie dermatoskopowe czy rezonans magnetyczny (MRI), modele wytrenowane na platformie mogą szybko i precyzyjnie identyfikować zmiany patologiczne.

Algorytmy computer vision są w stanie rozpoznać subtelne różnice w tkankach, co pozwala na wykrywanie chorób na bardzo wczesnym etapie. Na przykład, model może wykrywać guzy, zmiany zapalne lub inne nieprawidłowości, które mogą umknąć tradycyjnym metodom oceny obrazów. Dzięki automatyzacji analizy obrazów, ONESTEP AI nie tylko znacząco skraca czas potrzebny do budowy modelu, którego cechę będzie postawienia diagnozy, ale przede wszystkim umożliwia osobom nie posiadającym praktyki w dziedzinach takich jak informatyka czy Data Science rozpoczęcie pracy z zaawansowaną technologią AI. Wytrenowany na platformie model może również wspierać lekarzy w klasyfikacji różnych rodzajów zmian, rozróżniając tkanki zdrowe od patologicznych.

Dodatkowo, ONESTEP AI umożliwia budowę modeli pozwalających na segmentację obrazów, co pozwala na precyzyjne wyodrębnienie interesujących obszarów, takich jak guzy, oraz ocenę ich rozmiaru i kształtu. Integracja z systemami szpitalnymi umożliwia płynne włączanie wyników analizy do dokumentacji medycznej, co ułatwia lekarzom dostęp do wyników i historii pacjenta.

Algorytmy wbudowane w ONESTEP AI mogą także uczyć się na podstawie danych zebranych z różnych przypadków, co poprawia ich skuteczność z każdą kolejną analizą. Dzięki tym zaawansowanym funkcjom platforma ONESTEP AI przyczynia się do poprawy dokładności diagnoz i zwiększenia efektywności leczenia, oferując nowoczesne wsparcie w medycynie obrazowej.

Kluczowe cechy ONESTEP AI w analizie obrazów medycznych

 

1. 1. Zaawansowane algorytmy computer vision – ONESTEP AI wykorzystuje nowoczesne algorytmy sztucznej inteligencji oparte na technologii computer vision, które umożliwiają budowę modeli analizy obrazów, w tym obrazów medycznych, takich jak zdjęcia rentgenowskie, tomografia komputerowa (CT), rezonans magnetyczny (MRI) oraz ultrasonografia. Dzięki tym algorytmom, system można wytrenować model, który szybko i precyzyjnie będzie identyfikować różnorodne zmiany w tkankach, jak np. guzy, zmiany zapalne czy inne nieprawidłowości.
   2. Segmentacja obrazów – ONESTEP AI automatycznie dzieli obrazy na mniejsze segmenty, umożliwiając szczegółową analizę poszczególnych obszarów. Dzięki tej funkcji możliwe jest wytrenowanie modelu, który precyzyjne wyodrębni takich elementy jako np. tkanki, narządy lub zmiany patologiczne, co znacząco może ułatwić diagnostykę.
   3. Wykrywanie i klasyfikacja – Wytrenowany przez użytkownika model może automatycznie wykrywać i klasyfikować zmiany w obrazie, takie jak guzy, torbiele czy zmiany nowotworowe, przypisując im odpowiednią kategorię. To może w przyszłości pozwalać na wczesne wykrycie chorób, a tym samym szybsze podjęcie odpowiednich działań diagnostycznych i terapeutycznych.
   4. Wczesna diagnoza – Dzięki zaawansowanej analizie obrazów, modele wytrenowane w ONESTEP AI mogą wykrywać zmiany patologiczne we wczesnym stadium, co zwiększa szanse na skuteczne leczenie, szczególnie w przypadku chorób nowotworowych. Automatyczne rozpoznawanie subtelnych zmian, które mogą umknąć tradycyjnym metodom, przyspiesza proces diagnozowania.
   5. Automatyczna analiza i przyspieszenie diagnozy – ONESTEP AI znacznie skraca czas potrzebny na budowę modeli do analizy obrazów, co przyczynia się do szybszego postawienia diagnozy. Dzięki automatycznemu przetwarzaniu obrazów, lekarze mogą w przyszłości szybciej uzyskać wyniki, co z kolei umożliwia szybsze rozpoczęcie leczenia.
   6. Wsparcie w podejmowaniu decyzji klinicznych –ONESTEP AI pozwala na budowę modeli, które w przyszłości pozwolą lekarzom w interpretacji wyników diagnostycznych, wspierając ich w podejmowaniu trafnych decyzji terapeutycznych. Precyzyjna analiza obrazów pozwala na dokładniejsze określenie zakresu choroby i wyboru najlepszej metody leczenia.
   7. Skalowalność i elastyczność – Platforma ONESTEP AI jest elastyczna i skalowalna, co oznacza, że może być dostosowana do różnych potrzeb placówek medycznych, niezależnie od ich wielkości. Może być wdrożona w szpitalach, klinikach czy gabinetach lekarskich, obsługując różne typy badań obrazowych.
   8. Zgodność z normami i bezpieczeństwo danych – ONESTEP AI spełnia wszystkie obowiązujące normy i przepisy dotyczące ochrony danych medycznych, zapewniając pełną zgodność z regulacjami, takimi jak RODO, ISO 27001 czy ISO 27018. System gwarantuje bezpieczeństwo i poufność informacji przetwarzanych na platformie ONESTAP AI.

 

Cennik

„ładna ikonka do planu standard”	„ładna ikonka do planu profesjonalnego”
Plan Standardowy	Plan profesjonalny
Funkcje
Nielimitowana ilość źródeł obrazów (kamer, urządzeń, itp.) Przestrzeń dyskowa 100GB (możliwość zwiększenia za opłatą) Przechowywanie obrazów Narzędzia do anotacji obrazówTrening modeli na platformie typu no-code Biblioteka modeli Narzędzie typu no-code do budowy aplkacji Uruchamianie modeli w środowisku cloud Zarządzanie urządzeniami w modelu chmury Bezpieczeństwo i prywatność danych Dostęp do zgłoszeń serwisowych Odpowiedź do 48 godzin na zgłoszenia SLA Dostęp do API narzędzi Dostęp do Market Place danych Praca na własnych zbiorach danych Budowa różnych modeli AI Weryfikacja pracy modeli w modelu chmury Konwersja modeli na różne architektury sprzętowe Budowa aplikacji bazujących na modelach AI Weryfikacja pracy aplikacji w chmurze Kolejkowy dostęp do zasobów przetwarzania GPU	Jak w planie standardowym plus: Przestrzeń dyskowa 500GB (możliwość zwiększenia za opłatą) Uruchamianie aplikacji zbudowanych na platformie na urządzeniach brzegowych Usługi eksperckie na życzenie6-godzinny dostęp do wsparcia technicznego w przypadku problemów krytycznych Dostęp do wsparcia w przypadku integracji niestandardowych urządzeń Możliwość udostępniania zbiorów obrazów Pobieranie i uruchamianie aplikacji na urządzeniach lokalnych Budowa zaawansowanych aplikacji Priorytetowy dostęp do przetwarzania Zaawansowany model wsparcia technicznego Optymalizacja czasowa dostępu do zasobów
Opłaty miesięczne – dostęp do platformy (per użytkownik)
1.599 PLN + VAT	4.119 PLN + VAT
Opłaty miesięczne dodatkowe – zasoby
Przestrzeń dyskowa 100GB – 16,06 PLN + VAT Przetwarzanie GPU – 26,65 PLN + VAT /h