Номинация «Инженер инноваций»

Виктория Тросько (Санкт-Петербург)

Фото Виктории Тросько
20 лет, Университет ИТМО
Ментор, Университет ИТМО

Почему я заслуживаю победы?

Мой проект является инновационным решением в области медицины, особенно учитывая текущие тенденции к внедрению ИИ в разные сферы. При дальнейшей доработке этот проект имеет большой потенциал для внедрения в медицинские учреждения и может быть расширен для диагностики самых разных заболеваний.

Технологическая разработка: нейронная сеть для диагностики пневмонии

Моя разработка представляет собой сверточную нейронную сеть, разработанную на языке программирования Python с использованием библиотек искусственного интеллекта Tensorflow и Keras.

Нейронная сеть обучена на наборе данных, состоящем из 5863 рентгеновских снимков легких, разделенных на две категории: здоровые и больные пневмонией. Для повышения точности работы сети был разработан метод улучшения качества изображений, включающий фильтрацию и выравнивание гистограммы. В результате была достигнута точность классификации в 96 %, что делает эту модель эффективным инструментом для диагностики пневмонии.

Внедрение

Планируется совместная работа с коллегами из Курчатовского института по написанию более обширной статьи по данной разработке. Если статьей заинтересуются медицинские учреждения, мы будем внедрять ее для использования в непосредственной работе в качестве вспомогательного инструмента для врачей-рентгенологов.

Для достижения этого результата потребуется провести массу исследований, дополнительные тестирования, дополнить нейронную сеть пользовательским интерфейсом, после чего интегрировать ее в существующие медицинские системы. Также перед нами встанет задача обучения персонала первого этапа внедрения работать с нейронной сетью.

После этапа тестирования продукта, уже при работе с пациентами, если все будет успешно, мы планируется внедрение в массовое использование с параллельной доработкой и расширением возможностей системы.

Важность разработки

Во-первых, моя нейронная сеть улучшит диагностику, так как высокая точность позволяет снизить количество ошибок при диагностике, что важно в условиях нехватки квалифицированных специалистов.

Во-вторых, это позволит экономить время и ресурсы, так как автоматизация сильно ускорит процесс диагностики.

В-третьих, проект имеет большой потенциал к масштабируемости, так как его легко адаптировать для работы с другими заболеваниями. И наконец, разработка в целом уменьшит нагрузку на медицинский персонал, особенно в условиях пандемий и эпидемий, когда количество пациентов сильно возрастает.
Made on
Tilda