Công ty chăm sóc sức khỏe có trụ sở tại Dubai, TachyHealth đã tiết lộ một giải pháp trí tuệ nhân tạo – AiRay – để giúp phát hiện coronavirus mới.
Startup đã nghiên cứu và phát triển mô hình học sâu hai tháng này với 805 hình ảnh CT được chứng nhận vú Covid-19 cho hiệu suất thực hiện được chứng minh trong phòng thí nghiệm là 88%.
Mô hình thị giác máy tính dựa trên một mạng lưới thần kinh rất sâu và được đào tạo trước với một số lớp ẩn được tăng cường và dựa trên bộ dữ liệu Imageet chứa hàng triệu hình ảnh với hàng trăm danh mục.
Tiến sĩ Osama Abu Al-Khair, Giám đốc điều hành của TachyHealth, cho biết AiRay là một phần trong nỗ lực của nhóm nhằm khai thác sức mạnh của trí tuệ nhân tạo, điện toán đám mây và học máy để cải thiện chẩn đoán bệnh nhân trong dịch bệnh và tăng khả năng của hệ thống chăm sóc sức khỏe nhằm đáp ứng nhu cầu về X quang. .
Ngoài ra, ông nói, trí thông minh nhân tạo đóng một vai trò quan trọng trong thực hành X quang hiện tại và tương lai bằng cách tận dụng khả năng của đơn vị và đáp ứng nhu cầu của các bác sĩ X quang, kỹ thuật viên và chuyên gia chăm sóc sức khỏe rộng lớn hơn.
Công cụ chẩn đoán miễn phí sẽ đặc biệt hữu ích trong các khu vực địa lý nơi các bác sĩ X quang bị thiếu sót và ném mình vào việc giải thích quét CT. Bản phát hành đám mây ban đầu này được thiết kế để không lưu trữ bất kỳ thông tin bí mật nào nhưng để đảm bảo an toàn và bảo mật cho bệnh nhân. Mô hình đạt được hiệu suất thỏa đáng cho tình huống di cư hiện tại với khả năng mạnh mẽ Được tối ưu hóa trong tương lai khi có nhiều dữ liệu hơn.
Chúng tôi đã theo một cách tiếp cận nghiêm ngặt để xây dựng mô hình AI của mình theo các nghiên cứu và hướng dẫn mới nhất bao gồm Hiệp hội X quang Bắc Mỹ (RSNA), Đại học X quang Hoàng gia (RCR), Hiệp hội X quang Châu Âu (ESR), Phẫu thuật Vương quốc Anh, Đại học Hoàng gia và khác. Ngày càng có nhiều bằng chứng ủng hộ vai trò của máy chụp CT trong việc đánh giá bệnh nhân bị suy hô hấp nặng và giúp chẩn đoán Covid-19 ở các đối tượng đang được điều tra.
Mở cửa cho sự hợp tác
TachyHealth mở ra cơ hội hợp tác với các nhà nghiên cứu, bệnh viện, trường đại học và trung tâm X quang để cải thiện hơn nữa mô hình từ góc độ X-quang và máy học.
“Chúng tôi tin rằng mô hình nên được xem như một sự trợ giúp (sử dụng máy tính) thay vì thay thế hoặc thay thế một thực hành X quang chuyên nghiệp.” Ahmed Sahloul, Trưởng phòng Nghiên cứu Trí tuệ Nhân tạo tại TachyHealth, cho biết, Chúng tôi tiếp tục cải thiện hiệu suất mô hình khi nhiều dữ liệu được thu thập hàng ngày và cải thiện cấu trúc mô hình. .
Ông nói rằng họ đã thu thập hình ảnh từ các bằng chứng, nghiên cứu và tài nguyên đáng tin cậy để tạo ra một bộ dữ liệu không đồng nhất bao gồm nhiều hình ảnh từ các bệnh viện khác nhau, các ngành trục, chụp cắt lớp vi tính, thái độ của bệnh nhân, nhân khẩu học của bệnh nhân (tuổi, giới tính) và các điều kiện lâm sàng.
Chúng tôi đã giảm sự thiên vị trong thuật toán bằng cách đào tạo mô hình trong các hình ảnh thô (thực) thay vì làm sạch chuyên sâu và tiền xử lý trên tập dữ liệu. Vì vậy, mô hình của chúng tôi đạt được thực tế và hiệu quả chấp nhận được. Điều này đã được thực hiện bởi vì chúng tôi muốn sử dụng mô hình trong các kịch bản thực tế thay vì hiệu suất Rất tốt trong môi trường phòng thí nghiệm được kiểm soát và rất yếu sau đó. “
- Okadoc đã trở thành chiến dịch gây quỹ lớn nhất của nhóm A A Class trong lĩnh vực công nghệ y tế ở MENA
- Một công nghệ chăm sóc sức khỏe có trụ sở tại Dubai bắt đầu mong đợi top coronavirus tại Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất
- Hub71 tại Abu Dhabi ra mắt chương trình Microsoft Reactor đầu tiên trong khu vực
