🏥 Диагностический центр принял эстафету проведения Международного конгресса «Искусстве...
🏥 Диагностический центр принял эстафету проведения Международного конгресса «Искусственный интеллект в здравоохранении: от парадигмы к теории и практике». На базе центра, где выполняется наибольшее количество диагностических исследований в год среди медицинских учреждений Кузбасса, участники мероприятия прошли мастер-класс. О важности цифровизации медицины рассуждали студенты профильных учебных заведений, преподаватели и наставники-деятели наук, врачи рентгенологи. Искусственный интеллект в лучевой диагностике: в чём его помощь и как сотрудничество человека и машины довести до совершенства. Выстраивая парадигму развития отечественного здравоохранения, главный врач Диагностического центра, д.м.н., профессор кафедры лучевой диагностики Глеб Иванович Колпинский подробно остановился на каждом из методов исследования в лучевой диагностике, где сегодня активно применяется искусственный интеллект. Цифры и факты, широкие возможности диагностики с помощью ИИ наравне с опасными рисками. Об этом в докладах рассказали наши коллеги: врачи отделения лучевой диагностики, Диагностического центра, делясь опытом применения новейших технологий при выполнении компьютерной томографии, рентгенологии, маммографии. «ИИ при выполнении компьютерной томографии.» Доклад Корабельникова Никиты Сергеевича – врача-рентгенолога. «ИИ в рентгенологии: опыт и перспективы». Доклад Тегель Елены Валерьевны, врача-рентгенолога. «ИИ в маммографии: проблемы и способы решения.» Доклад,Вилкиной Екатерины Викторовны врача-рентгенолога. ИИ в работе рентген- лаборанта. Доклад Некрасовой Ирины Александровны лаборанта отделения лучевой диагностики. Спорная тема со множеством преимуществ и недостатков. Безусловно, за цифровым решением в медицине будущее. Но для наших современников присутствие доктора, как и лаборанта, во время медицинских обследований необходимо. «Оперативность и точность – главные преимущества применения нейросетей, - подвёл итог Глеб Колпинский. Алгоритмы компьютерного зрения помогают находить аномалии в изображениях, экономят время на интерпретации результатов. Ещё один плюс и облегчение в работе – единая база данных, где интегрируются необходимые исследования пациентов. Наряду с этим, алгоритмы компьютерного обучения способны предсказать развитие болезней задолго до появления клинических симптомов. Например, при помощи анализа данные о жизненных показателях или генетической предрасположенности человека. Но никогда машины не смогут заменить человека – за принятое решение и поставленный диагноз ответственность несёт только врач».