В Москве нейросети помогли врачам расшифровать почти миллион маммограмм в рамках ОМС

В Москве искусственный интеллект (ИИ) за два года проанализировал почти миллион маммограмм по полисам обязательного медицинского страхования (ОМС). Нейросети значительно ускорили процесс анализа изображений для специалистов. Об этом сообщила Анастасия Ракова, заместитель Мэра Москвы по вопросам социального развития.

«Использование искусственного интеллекта в Москве давно вышло за рамки эксперимента и стало частью ежедневной практики. За два года в рамках системы ОМС нейросети обработали почти миллион маммограмм. Это позволило сэкономить тысячи часов работы высококлассных специалистов, минимизировав риск пропуска патологии, так как точность работы ИИ уже сопоставима с уровнем опытного врача-рентгенолога. Кроме того, во всех взрослых поликлиниках по новому стандарту мы устанавливаем современные маммографы, что, в свою очередь, увеличило количество проводимых исследований за последние четыре года более чем в два раза. Так, благодаря цифровым технологиям и современному оборудованию доля выявления рака молочной железы на ранних стадиях в Москве достигла 80 процентов», — отметила Анастасия Ракова.

Маммография — это основное профилактическое исследование для раннего выявления рака молочной железы. При его проведении обязательно применяется двойное чтение снимков, то есть изображения анализируют два независимых специалиста. Такой подход позволяет повысить точность диагностики и минимизировать вероятность того, что патологию не обнаружат на ранних стадиях заболевания.

Сервисы искусственного интеллекта для обработки маммограмм начали применять в Москве в 2020 году, и за это время технологии показали свою высокую точность, безопасность и эффективность. Поэтому в 2023 году столица первой в стране внедрила двойное чтение маммографических исследований с участием искусственного интеллекта и врача-рентгенолога. Нейросети сначала анализируют медицинское изображение, выделяя подозрительные области на снимке, после чего врач-рентгенолог детально проверяет его и принимает окончательное решение. Это позволило ускорить процесс анализа снимков и снизить нагрузку на врачей, сохранив высокое качество диагностики.