Французький стартап Gleamer, відомий своїми розробками у сфері медичної візуалізації на основі штучного інтелекту. Стартап розширює свої можливості, виходячи на ринок аналізу магнітно-резонансної томографії (МРТ). Після успіху в покращенні рентгенівських знімків та мамографії компанія робить наступний крок – вона придбала стартап Caerus Medical, який спеціалізується на МРТ-аналізі, та об’єднується з Pixyl.
Про це інформує Techcrunch.
Такий стратегічний хід дозволяє Gleamer розширити свою присутність у сфері медичної діагностики та прискорити впровадження ШІ в аналіз МРТ. За словами генерального директора Gleamer Крістіана Аллуша, універсального підходу до радіології не існує. Тому компанія вирішила створювати окремі команди для кожного напряму, включаючи мамографію та комп’ютерну томографію.
Штучний інтелект у діагностиці: як працює Gleamer
Компанія Gleamer, заснована у 2017 році, пропонує програмне рішення, яке допомагає лікарям-радіологам у діагностичному процесі. Це своєрідний “другий пілот“, який дозволяє підвищити точність інтерпретації медичних зображень. На сьогодні понад 2000 установ у 45 країнах вже використовують цю технологію, а загальна кількість оброблених досліджень перевищує 35 мільйонів.
Програмні рішення Gleamer мають сертифікати CE та FDA для інтерпретації кісткових травм. У Європі компанія також сертифікувала свої розробки для аналізу рентгенів грудної клітки, ортопедичних вимірювань та визначення кісткового віку. Нещодавно компанія представила новий продукт для аналізу мамографії, який був розроблений за 18 місяців та базується на нейромережах, навчених на 1,5 мільйонах знімків.
Однією з ключових переваг Gleamer є співпраця з кластером графічних процесорів Jean Zay, що належить французькому уряду. Завдяки цьому компанія має доступ до потужних обчислювальних ресурсів, які необхідні для глибокого аналізу медичних зображень.
МРТ та нові можливості для штучного інтелекту
Застосування ШІ для аналізу МРТ є набагато складнішим завданням, ніж обробка рентгенівських знімків або КТ. За словами Аллуша, у цьому процесі необхідно виконувати кілька завдань: сегментацію, виявлення, класифікацію та аналіз багатопослідовних зображень. Саме тому компанія вирішила не розробляти технологію з нуля, а об’єднати зусилля з Caerus Medical та Pixyl, які вже мають напрацювання у цій сфері.
Обидві компанії займалися розробкою алгоритмів для МРТ протягом кількох років, що дозволяє Gleamer значно прискорити розвиток нового напряму. За словами Аллуша, у найближчі 2-3 роки компанія планує покрити всі основні сценарії використання ШІ у діагностиці на основі МРТ.
Майбутнє медичної візуалізації: ШІ та профілактична медицина
Попри значні досягнення, штучний інтелект ще не є ідеальним у медичній візуалізаці. Розвиток подібних технологій може суттєво змінити підхід до діагностики, зробивши її не лише ефективнішою, але й більш превентивною. За словами Аллуша, у майбутньому МРТ всього тіла може стати стандартною процедурою, яку покриватимуть страхові компанії.
Наприклад, нова модель мамографії від Gleamer здатна виявити 4 з 5 випадків раку, тоді як середній показник радіологів без допомоги ШІ – 3 з 5 випадків.
Водночас зростання попиту на медичну візуалізацію вже призвело до дефіциту радіологів у багатьох містах. Якщо медична галузь рухатиметься у напрямку профілактичної діагностики, використання ШІ стане незамінним.
Аллуш вважає, що штучний інтелект може стати ефективним інструментом організації та сортування медичних знімків. Оскільки більшість обстежень проводяться для виключення хвороб, автоматизація цього процесу за допомогою ШІ дозволить значно знизити навантаження на лікарів та підвищити якість медичних послуг.
Раніше редакція сайту AI360 писали про те, як компанія GSK впроваджує генеративний штучний інтелект у медицину. Основну увагу компанія приділяє пом’якшенню ризиків під час застосування моделі у реальних програмах, а не лише в процесі її навчання.
