BOTKIN.AI
ДЛЯ МЕДИЦИНСКИХ СПЕЦИАЛИСТОВ
Возможности для врача-рентгенолога
Описание исследований в режиме реального времени
Описание и локализация патологии на медицинских изображениях (до 6 минут на КТ-исследование, до 1 минуты на рентген, до 3 минут на маммограмму)
Профессиональный DICOM-просмотрщик с удобными инструментами работы
Настройка сценариев обработки исследований в зависимости от задач, типов исследований, патологий. Доступ через web-интерфейс из любого места. Визуализация патологий, обнаруженных искусственным интеллектом‎.
Удаленное описание исследований, получение “второго мнения”
Модуль телерадиологии позволяет подключаться к работе из любого региона, организовывать совместную работу медицинских специалистов, дальнейшую маршрутизацию исследований
Снижение рабочей нагрузки, помощь в принятии врачебного решения
Искусственный интеллект помогает определять патологии на ранних стадиях и снижает процент ошибок при описании исследования.

Анализируемые модальности

КТ органов грудной клетки

  • злокачественные новообразования
  • синдромы, связанные с COVID-19
  • эмфизема легких
  • гидроторакс
  • пневмоторакс
  • сотовое легкое
  • кальциноз коронарных артерий

Маммография

  • сегментация патологий в молочных железах. Классификация по ARC, BiRADS, выявление кальцификатов.
  • распознавание лимфоузлов.

КТ головного мозга

  • сегментации и классификации кровоизлияний
Мы не верим в «чистый» искусственный интеллект без врачей. Только правильная организация совместной работы искусственного интеллекта и специалистов поможет достичь выдающихся результатов в повышении эффективности и качества рентгенологической диагностики.
Научные статьи
Опыт разработки и внедрения системы поиска онкологических образований с помощью искусственного интеллекта
A Model-Free Comorbidities-Based Events Prediction in ICU Unit
End-to-end lung nodule detection framework with model-based feature projection block
Deep Learning on Point Clouds for False Positive Reduction at Nodule Detection in Chest CT Scans
GANs 'N Lungs: improving pneumonia prediction. Accepted to MIDL 2019 as extended abstract
Data Augmentation with GAN: Improving Chest X-Ray Pathologies Prediction on Class-Imbalanced Cases
10.06.2021
07.05.2020
17.09.2019
01.08.2019
15.12.2019
27.09.2018