Ukmergės ligoninėje įdiegta bendrovės „Oxipit“ sukurta „Quality“ sistema. Naudodamas dirbtinį intelektą, sprendimas peržiūri ligoninėje padarytas plaučių rentgeno nuotraukas ir gydytojų parengtus šių nuotraukų aprašus. Peržiūrėdamas tyrimus „antromis akimis“, „Oxipit Quality“ padeda išvengti diagnostinių klaidų, kai tam tikri patologiniai pakitimai nuotraukose lieka nepastebėti.
|
Ukmergės ligoninėje įdiegta bendrovės „Oxipit“ sukurta dirbtinio intelekto (DI) „Quality“ sistema.
|
„Oxipit Quality“ sprendimas veikia kaip nematomas gydytojo asistentas. Sistema peržiūri visus gydymo įstaigoje atliekamus krūtinės ląstos rentgeno tyrimus. Jei dirbtinis intelektas nuotraukoje pastebi patologiją, kuri nepaminėta gydytojo parengtame apraše, sistema siunčia pranešimą gydytojui, jog šis tyrimą peržiūrėti dar kartą.
Ukmergės ligoninė – pirmoji regioninė ligoninė Lietuvoje, pradėjusi naudoti „Oxipit“ dirbtinio intelekto sprendimus. „Oxipit Quality“ jau naudojamas Vilniaus ir Kauno poliklinikose.
„Siekiame, jog mūsų pacientai gautų aukščiausios kokybės medicinines paslaugas. Remiantis akademiniais tyrimais, dirbtinis intelektas padeda gydytojams pastebėti itin subtilias patologijas, anksčiau diagnozuoti plaučių vėžį. Dirbtinio intelekto diegimas mūsų ligoninėje – kartu ir darbo palengvinimas mūsų radiologijos specialistams bei paskata, jog jie kasdieniame darbe gali naudotis naujausiais, pasaulyje pripažintais technologiniais sprendimais”, – teigė Ukmergės ligoninės direktorius Rimvydas Civilka.
„Oxipit Quality“ naudotojų geografija apima gydymo įstaigas nuo Australijos ar Kolumbijos, iki Nyderlandų bei Suomijos. Džiaugiamės, jog greta universitetinių, didžiųjų gydymo įstaigų, dirbtinio intelekto sprendimai sparčiai diegiami regioninėse ligoninėse ir poliklinikose. „Oxipit“ sprendimai patrauklūs mažesnėms gydymo įstaigoms, nes jų diegimui nereikia ypatingos technologinės infrastruktūros ar reikšmingų investicijų“, – pasakojo „Oxipit“ vadovas Gediminas Pekšys.
G. Pekšio teigimu, regionų gydymo įstaigos pasaulyje susiduria su panašiomis problemomis – senstanti populiacija, dėl to augantis kasmet atliekamų radiologinių tyrimų skaičius bei didėjantis radiologų darbo krūvis – iššūkiai, kuriuos dirbtinis intelektas padeda spręsti.
Balandį vykusiame Europos radiologų kongrese pristatytas Indijos diagnostinių tyrimų centre atliktas mokslinis tyrimas, kuriame vertinta dirbtinio intelekto nauda diagnostinei kokybei.
Pasitelkę „Oxipit Quality“, mokslininkai peržiūrėjo 3.892 anksčiau darytas krūtinės ląstos rentgeno nuotraukas bei gydytojų parengtus aprašymus. Tarp jų dirbtinis intelektas padėjo aptikti 34 reikšmingus pakitimus, kurių nepastebėjo gydytojai.
Klinikinėje praktikoje „Oxipit Quality“ patikrino per pusę milijono rentgeno nuotraukų. Priklausomai nuo gydymo įstaigos tipo, reikšmingi pakitimai lieka nepastebėti nuo 0.18% iki 0.98% visų atliktų rentgeno tyrimų.
„Nors procentine išraiška skaičius neatrodo nedidelis, per metus atliekant 300.000 tyrimų, pasitelkus dirbtinį intelektą, 3.000 pacientų gautų tikslesnę diagnozę – galėtų anksčiau pradėti gydymą ir pagerinti paciento prognozes“, – teigė tyrimo bendraautoris, „Mahajan Imaging“ diagnostinių klinikų tinklo vyriausiasis gydytojas Dr Vasantha Venugopal.
Per metus Ukmergės ligoninėje atliekama daugiau nei 50.000 radiologinių tyrimų. Apie 20.000 iš jų yra krūtinės ląstos rentgeno nuotraukos. Artimiausiu metu radiologijos skyriuje bei ligoninėje planuojama įdiegti daugiau dirbtinio intelekto sprendimų.
Apie Všį Ukmergės ligoninė
VšĮ Ukmergė ligoninė teikia sveikatos priežiūros ir gydymo paslaugas Ukmergės bei aplinkinių Širvintų, Molėtų, Anykščių, Jonavos rajonų gyventojams. Gydymo įstaigoje dirba per 440 specialistų. Per metus ligoninėje atliekama daugiau nei 1600 chirurginių operacijų, gimsta per 300 naujagimių. Ligoninėje įdiegta kokybės vadybos sistema, atitinkanti tarptautinio ISO 9001:2015 ir medicinos įstaigoms pritaikyto, sveikatos priežiūros paslaugų standarto EN 15224:2016 reikalavimus.
Apie „Oxipit“
„Oxipit“ kuria dirbtinio intelekto sprendimus radiologijai. „Oxipit“ komanda, kurią sudaro pirmaujantys pasaulyje duomenų mokslininkai ir gydytojai, siekia pritaikyti naujausius dirbtinio intelekto bei mašininio mokymosi pasiekimus geresniam pacientų gydymui kasdienėje klinikinėje praktikoje.
