O PROJEKTU AID-GI

Projekt AID-GI (Artificial Intelligence-supported Diagnostics of Gastrointestinal diseases with video capsule endoscopy) je výzkumná iniciativa financovaná vládou Spojeného království. Cílem je zlepšit diagnostiku kolorektálního karcinomu a dalších gastrointestinálních onemocnění pomocí strojového učení [1] tak, aby bylo možné provádět více gastrointestinálních vyšetření bez snížení kvality a snížit tak rostoucí počet nevyřízených případů v nemocnicích.

Výzva

Zatímco tradiční kolonoskopické postupy s kamerou jsou stále považovány za starý standard pro vyšetření trávicího traktu, revoluční videoapsule endoskopie může nabídnout významné výhody.

Vzhledem k počtu vyšetřovaných pacientů a výslednému objemu snímků zachycených kapslemi však není při současných manuálních metodách možná důsledná a kvalitní analýza všech vytvořených snímků.

Zatímco tradiční kolonoskopické postupy trubicové kamery jsou stále považovány za zlatý standard pro vyšetření trávicího traktu analýza trávicího traktu, revoluční videokapslová endoskopie může nabídnout významné výhody.

Vzhledem k počtu vyšetřovaných pacientů a výslednému objemu snímků pořízených kapslemi však není při současných manuálních metodách možná konzistentní a kvalitní analýza všech pořízených snímků.

Cílem projektu AID-GI je uskutečnit inovativní videokapslovou endoskopii.

Zjistěte, jak může tým technických služeb Wolframu nastartovat váš projekt podrobným řešením problémů, optimalizací kódu, školením na míru nebo produkční implementací.ung pomocí nástroje

Tým Wolfram Consulting Services vyvinul CapScan, integrovaný nástroj, který pomáhá lidským operátorům vytvářet přesná tréninková data pro automatickou analýzu obrazu založenou na strojovém učení. Import, konverzi a analýzu videa z kapsle lze nyní provádět snadno a přesně v měřítku prostřednictvím jednoduchého rozhraní.

Tým Wolfram Consulting Services s rozsáhlými zkušenostmi s řízením projektů byl ideálním lynčem v tomto společném výzkumném projektu, kde komunikace o cílech, rozsahu, postupu,

Tyto kapsle velikosti tablet poskytují vysoce kvalitní snímky a jsou mnohem pohodlnější a méně invazivní ve srovnání s tradičními endoskopickými postupy.

automatická analýza obrazu založená na strojovém učení. Díky eliminaci nutnosti přítomnosti specialistů a konzultantů při zákroku lze kameru velikosti pilulky spolknout doma nebo v ordinaci lékaře, což snižuje tlak na akutní služby a endoskopická oddělení a rozšiřuje péči do oblastí s nedostatečnou péčí.

a více bylo kritické.
Jazyk Wolfram byl navíc ideální platformou pro projekt, který vyžadoval robustní import, zpracování a prezentaci informací z různých zdrojů a v mnoha různých formátech.
Vzhledem k plánovanému globálnímu rozšíření byla nejdůležitější škálovatelnost a bezpečnost. Multidisciplinární tým společnosti Wolfram byl schopen převzít lékařské, datové, vývojové a infrastrukturní prvky projektu a zároveň poskytnout pohled zvenčí a inovativní nápady.

Pomocí CapScan mohou lékaři importovat tisíce snímků a automaticky detekovat všechny abnormality. Operátoři mohou klasifikace ručně přezkoumat, aby mohli stanovit diagnózu a vylepšit algoritmy strojového učení CapScan.

VÝSLEDKY

Žádný styl programování není ideální pro každý problém. Mathematica se od tradičních počítačových jazyků odlišuje tím, že současně podporuje mnoho programovacích paradigmat, například procedurální, funkcionální, pravidlové, vzorové a další.

Mathematica vám umožňuje programovat ve stylu, který preferujete.

Umožnění inovací v oblasti zdravotnických technologií

Tým společnosti Wolfram Consulting vyvinul nástroj CapScan, který odstraňuje překážky, jež brání inovacím v technologii screeningu GI. Uživatelé již nemusí procházet tisíce jednotlivých snímků na pacienta. Nyní mohou vybrat jediný snímek a zpětně obdržet odpovídající návrhy umělé inteligence.

Snížení počtu nevyřízených případů v NHS a zlepšení rovnosti v oblasti zdraví

Nyní lze vyšetření trávicího traktu provádět rychle a přesně, aniž by k tomu bylo zapotřebí specializovaných lékařů a konzultantů. To umožňuje provádět více screeningových vyšetření nejen v zařízeních akutní péče, ale také v komunitních zdravotnických centrech, což zlepšuje přístup k péči v oblastech s nedostatečnou péčí a snižuje zátěž nemocnic.

Pevné základy pro neustálé zlepšování

Snímky s ověřenými anomáliemi jsou přidávány zpět do trénovací sady pro algoritmus strojového učení CapScan, čímž se zvyšuje jeho výkonnost. Kromě toho tým Wolfram Consulting vytvořil pevný základ, na kterém můžeme my a další spolupracovníci stavět při další integraci strojového učení a automatizované analýzy obrazu do diagnostiky gastrointestinálního traktu.

UMOŽNIL WOLFRAM

„Použití jazyka Wolfram nám umožnilo snadno spojit zpracování obrazu, strojové učení a vizualizaci dat, které byly potřebné k tomu, abychom lékařům poskytli potřebné informace, spolu s nástroji pro vytvoření a nasazení snadno použitelného rozhraní. Protože jsou všechny tyto nástroje zabudovány do Wolfram Engine a navrženy tak, aby spolupracovaly, je potřebný kód malý a velmi vysokoúrovňový, což nám usnadňuje údržbu a další vývoj nástroje s budoucími generacemi jádra UI.“

-Jon McLoone
Ředitel technické komunikace a strategie
Wolfram Research Europe

POSUNEME VÁŠ PROJEKT NA DALŠÍ ÚROVEŇ

Zjistěte, jak může Wolfram nastartovat váš projekt podrobným řešením problémů, optimalizací kódu, školením na míru nebo produkční implementací.