- О компании
- Контакты
- Оплата
- Доставка
- Рассрочка
- Сервис
- Акции
- Новости
- Бренды
- Проекты
- Каталог
- Бальнеология
- Ветеринария
- Гинекология
- Дерматология
- Косметология
- Лаборатория
- Мебель
- Оториноларингология
- Офтальмология
- Проктология
- Реабилитация
- Реанимация
- Рентгенология
- Служба крови
-
Стерилизация
- Дезинфекторы рук
- Кабины дезинфекции
- Камеры бактерицидные
- Маски и респираторы
- Машины упаковочные
- Мойки ультразвуковые
- Мойки эндоскопов
- Облучатели бактерицидные
- Очистители воды
- Очистители воздуха
- Стерилизаторы воздушные
- Стерилизаторы гласперленовые
- Стерилизаторы паровые
- Стерилизаторы УЗИ датчиков
- Утилизаторы отходов
- Шкафы хранения эндоскопов
- Стоматология
- Урология
-
Физиотерапия
- Вакуумный массаж
- Гипоксикаторы
- Ингаляторы
- Кавитация
- Карбокситерапия
- Комбинированная терапия
- Криотерапия
- Лазеротерапия
- Магнитотерапия
- Миостимуляторы
- Озонотерапия
- Плазмотерапия
- Прессотерапия
- Резонансная терапия
- СМВ терапия
- Текар-терапия
- УВЧ терапия
- Ударно-волновая терапия
- Ультразвуковая терапия
- Ультрафиолетовая терапия
- Электросон
- Электротерапия
- Функциональная диагностика
-
Хирургия
- KARL STORZ
- Дрели и пилы медицинские
- Инструмент хирургический
- Кардиостимуляторы
- Коагуляторы
- Лазеры хирургические
- Лупы бинокулярные
- Микроскопы операционные
- Мойки хирургические
- Осветители налобные
- Отсасыватели медицинские
- Светильники хирургические
- Скальпели ультразвуковые
- Столы операционные
- Эвакуаторы дыма
- Эндоскопия
- Политика в отношении обработки персональных данных
- Covid19

Медицинское оборудование » Новости » Искусственный интеллект распознает туберкулез по снимкам
Искусственный интеллект распознает туберкулез по снимкам
Ученые из Радиологического сообщества Северной Америки (Radiological Society of North America) работают над созданием программы, которая будет способна анализировать рентгенограммы на наличие у пациента туберкулеза. В настоящее время эта болезнь является одной из десяти ведущих причин смертности в мире. В 2016 году туберкулезом заболело более 10 миллионов человек, 1,8 миллиона пациентов скончались от заболевания. В многих регионах, где оно особенно распространено, не хватает врачей-радиологов, способных расшифровывать снимки. Специалисты используют алгоритмы глубокого обучения, чтобы на основе имеющихся данных создать систему поиска очагов туберкулеза на снимках.
Исследование вели Парас Лакхани (Paras Lakhani) из Университетской больницы Томаса Джефферсона (Thomas Jefferson University Hospital) и его коллега Баскаран Сандарам (Baskaran Sundaram). Они использовали 1007 рентгенограмм пациентов с туберкулезом и без, разделив их на три группы: для обучения, проверки достоверности данных и тестирования. Затем исследователи с помощью первой группы снимков обучили две разных сети – AlexNet и GoogLeNet – отличать, где на снимке виден туберкулез, а где его нет. Комбинация двух сетей дала возможность ставить диагноз с точностью до 96%. Те 13 снимков, по итогам анализа которых сети показали разные результаты, были переданы врачу-радиологу, который поставил верный диагноз во всех случаях, таким образом, вмешательство человека позволило довести точность диагностики до 100%.