Stralink пытается запугать мобильных операторов конкуренцией Stralink пытается запугать мобильных операторов конкуренцией Microsoft больше не будет спрашивать мнение сотрудников Microsoft больше не будет спрашивать мнение сотрудников Microsoft может открыть свои ИИ-модели под давлением китайских конкурентов Microsoft может открыть свои ИИ-модели под давлением китайских конкурентов DeepSeek показала, что модель не обязательно делать больше DeepSeek показала, что модель не обязательно делать больше

На ICML Сбер представил свои разработки на основе искусственного интеллекта в медицине

🇷🇺 2 мин

На 38-й Международной конференции по машинному обучению (International Conference on Machine Learning, ICML) Лаборатория по искусственному интеллекту (ИИ) Сбера представила два ИИ-сервиса: модель по определению очагов пневмонии на рентгеновских снимках c дальнейшей приоритизацией пациентов для лечения и модель, позволяющую оценивать риск тяжёлого течения заболеваний у пациентов, госпитализированных с пневмонией, в т. ч. вызванной COVID-19. Нейросетевые модели Сбера в сфере AI for Health — медицинских технологий на основе ИИ — были разработаны в партнёрстве с врачами и с момента внедрения активно ими используются.

Модель по определению очагов пневмонии на рентгеновских снимках достигла точности 97,8% благодаря постоянному обучению и улучшению параметров. В рамках проекта томские врачи разметили 450 снимков. Кроме того, во время обучения модели использовалось 350 исследований здоровых пациентов. Примерно по 50 исследований (с патологией и без) брались для того, чтобы измерять качество. В качестве правильно выявленных моделью случаев рассматривались такие, где разметка врача и разметка модели имели непустое пересечение областей.

Модель по оценке риска тяжёлого течения заболеваний у пациентов пульмонологического отделения использует информацию, внесённую врачом в электронную медицинскую карту в первые сутки госпитализации пациента. На основе полученных данных система присваивает пациенту одну из двух степеней риска тяжёлого течения болезни (в диапазоне от 29% до 100%). Своевременное выявление пациентов с высоким риском позволяет корректировать схему лечения и сокращать количество смертельных случаев. Этот проект был успешно внедрён в Красноярской краевой клинической больнице весной 2021 года. За первый месяц его использования в ККБ доля пациентов из группы высокого риска, попавших в реанимацию, сократилась на 14,3%, а доля летальных исходов — на 44,3%.

Разработчики Лаборатории по искусственному интеллекту уже не первый год создают медицинские решения на основе машинного обучения и компьютерного зрения. По направлению AI for Health Сбер сотрудничает с медицинскими учреждениями не только в Москве, но и в регионах России. Мы видим, как за последние полтора года выросла занчимость подобных проектов и как сильно они упрощают работу врача в условиях высокой нагрузки. Презентация наших проектов в сфере AI for Health на площадке конференции ICML — это очередной большой этап в признании разработок Сбера международным сообществом исследователей данных и дата-инженеров, — Александр Ведяхин, Первый заместитель Председателя Правления Сбербанка.

Научная конференция ICML — одна из крупнейших конференций, оказывающих большое влияние на мировые исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Проводится с 1980 года и является признанной мировой площадкой для встречи ведущих мировых экспертов в области DS/AI. В 2020 году она собрала 11 000 экспертов отрасли из 75 стран.