p>В экстренных случаях быстрая диагностика на основе имеющейся информации может быть вопросом жизни или смерти. То же самое можно сказать и о непредвиденных ситуациях. При наличии ограниченного медицинского оборудования задержки в диагностике могут сделать случаи чрезвычайными или критическими. Ультразвук позволяет проводить точную, эффективную и неинвазивную диагностику множества недугов, в том числе аппендицита, сердечных нарушений и многих урологических и гинекологических заболеваний.

Но большинство аварийных служб и медицинских работников либо не обучены работе с такой техникой, либо не оснащены соответствующими приборами. Французская компания DESKi, участвующая в программе NVIDIA Inception, использует технологии искусственного интеллекта, чтобы сделать ультразвуковые технологии более эффективными как для персонала, так и для пациентов на месте оказания первой помощи.

«Тот факт, что две трети населения мира не имеют доступа к технологиям медицинской визуализации, является огромной проблемой здравоохранения, — считает исполнительный директор DESKi Бертран Мол (Bertrand Moal). — Ультразвук является неинвазивной и доступной технологией и может использоваться для диагностики заболеваний многих органов, что делает его идеальным инструментом для диагностики в месте оказания первой медицинской помощи неспециалистами».

С этой целью DESKi создала DeepEcho. Эта система сочетает в себе алгоритмы глубинного обучения, натренированные с помощью мощной станции NVIDIA DGX, а также современные портативные ультразвуковые устройства, которые можно подключать к мобильным телефонам и планшетам, чтобы даже обычные санитары могли в чрезвычайных ситуациях выявлять проблемы в области кардиологии.

Используя множество обучающих данных от ведущих кардиологических отделений, DESKi разработала несколько нейронных сетей, которые могут определить, находится ли ультразвуковой датчик DeepEcho в правильном положении для получения точных и качественных изображений сердца. Компания также обучила свои алгоритмы автоматическому измерению фракции выброса левого желудочка, что должно может помочь в диагностике сердечной недостаточности.

Для обучения своих алгоритмов DESKi использует анонимные данные исследований сердца из Университетской клиники Бордо, в которой ежегодно опытные кардиологи проводят более 20 тысяч ультразвуковых исследований сердца. А для ускорения процесса обучения используются мощности NVIDIA DGX Station. В будущем DESKi планирует расширить свои инструменты с целью диагностики таких направлений как гинекология, гастроэнтерология и урология.

Источник: 3DNews