Правительством РФ утвержден план, включающий развитие ИТ в медицине

По итогам заседания Правительственной комиссии по использованию информационных технологий для улучшения качества жизни и условий ведения предпринимательской деятельности 18 декабря 2017 года утверждён план мероприятий по направлению «Формирование исследовательских компетенций и технологических заделов» программы «Цифровая экономика Российской Федерации».

В частности, план включает следующие мероприятия, связанные с информационными технологиями в медицине.

Наименование проекта Срок исполнения Контрольные события Ожидаемый эффект
Начало Конец
Разработка системы обработки медицинских изображений Субтехнология: Распознавание образов 01.2018 12.2019 2018 год:
1. Научно-технический отчет.
2. Технологии обработки медицинских изображений в целях раннего выявления различных заболеваний с качеством, не уступающим качеству квалифицированного врача-диагноста.
Резкое снижение вероятности ошибки врача, его субъективной оценки результатов диагностики (КТ, МРТ); одна из важных составляющих вех для развития телемедицины
Разработка и внедрение интеллектуальной самообучающейся системы мгновенного выявления границ областей локализации новообразований в ходе проведения медицинских исследований Субтехнология: Принятие операционных решений под управлением ИИ 01.2018 12.2020

2018 год:
Разработана технология интеллектуальной самообучающейся системы мгновенного выявления границ областей локализации новообразований в ходе проведения медицинских исследований Создано 15 новых высокотехнологичных рабочих мест

Результат на 2019 год:
Обеспечение правовой охраны полученных РИД (получение сертификатов, свидетельств и т.д.) Произведена опытная партия систем

Результат на 2020 год:
Разработка стандартов, устанавливающих требования к технологии интеллектуальной самообучающейся системы мгновенного выявления границ областей локализации новообразований в ходе проведения медицинских исследований Согласование с государственными регуляторами (Минздрав России, ФМБА) вопросов применения технологии интеллектуальной самообучающейся системы мгновенного выявления границ областей локализации новообразований в ходе проведения медицинских исследований

Улучшение качества онкодиагностики, в том числе в доклинический период развития патологии
Разработка технологии и организация производства систем автоматизированного планирования, управления и контроля результатов хирургического лечения Субтехнология: Нейроинтрфейсы 2015 2018 2018 год:
1. Научно-технический отчет
2. Разработка технологии систем автоматизированного планирования, управления и контроля результатов хирургического лечения.
3. Предсерийный образец системы
Создание средств на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта для развития цифровой медицины
Система навигации для нейрохирургии и челюстно-лицевой хирургии Субтехнология: Нейроинтрфейсы 2017 2020 2018 год:
1. Научно-технический отчет.
2. Разработка технологии систем навигации для нейрохирургии и челюстно-лицевой хирургии.
3. Прототип системы
Создание средств на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта для развития цифровой медицины
Разработка аппаратно-программного комплекса для реабилитации пациентов с нарушениями движений на основе виртуальной реальности с биологической обратной связью Субтехнология: Микропроцессорная техника, оптимизированная для работы с ИИ 2016 2018 2018 год:
1. Научно-технический отчет.
2. Разработана технология реабилитации пациентов с нарушениями движений на основе виртуальной реальности с биологической обратной связью.
3. Создан опытный образец аппаратно-программного комплекса.
Создание средств на основе нейротехнологий и искусственного интеллекта для развития цифровой медицины
Система контроля качества рентгенологических исследований Субтехнология: Нейроинтрфейсы 2017 2020 2018 год:
1. Научно-технический отчет.
2. Разработка технологии контроля качества рентгенологических исследований.
3. Макет системы по группе нозологий.
Повышение качества выполнения рентгенологических исследований по ряду критериев: обеспечение стандартов управления рентгеновской трубкой, анализ оптической плотности изображения, оценка контрастности исследования, анализ структурной проработки изображения, резкость деталей изображения, отсутствие инверсии, зеркального отражения исследований, неполно или некорректно заполненных полей dicom, неполных или некорректных протоколов описания исследования
Система распознавания патологических изменений во фтизиатрии Субтехнология: Нейроинтрфейсы 2017 2018 2018 год:
1. Научно-технический отчет.
2. Разработка технологии распознавания патологических изменений во фтизиатрии.
3. Действующий прототип системы
Обучение свѐрточной нейронной сети распознаванию на рентгенограммах клинико- рентгенологических симптомов патологии лѐгких
Технологии вычислительной гидродинамики (CFD) в клинической медицине Субтехнология: Нейроинтрфейсы 2017 2019 2018 год:
1. Научно-технический отчет.
2. Разработка технологии вычислительной гидродинамики (CFD) в клинической медицине .
Интеграция рентгенологических данных с технологиями вычислительной гидродинамики
Система медицинской визуализации «ЛУЧ- С» Субтехнология: Виртуальные нейроассистенты 2015 2018 2018 год:
1. Научно-технический отчет.
2. Серийный продукт
Создание решения для получения с диагностической аппаратуры (КТ, МРТ, УЗИ, эндоскопов, микроскопов, офтальмологического оборудования) медицинские изображения в различных форматах, обрабатывать их (включая полную обработку заголовков DICOM, редактирование серий изображений), просматривать (включая трѐхмерную реконструкцию, fusion различных модальностей) и передавать исследование на собственный PACS сервер
Программно-аппаратная платформа корректировки двигательных навыков и реабилитации с применением виртуальной реальности и предиктивных алгоритмов движений человека Субтехнология: Нейроинтерфейсы 01.2018 12.2019 2018 год:
1. Разработка технологии высокоточного распознавания движения человека.
2. Разработка технологии анализа движения человека для контроля правильности выполнения упражнений 3. Успешное опробирование продукта на рынках России, Европы и США.
Создание программно- аппаратной платформы с датчиком движения, нацеленная на реабилитацию пациентов перенесших инсульт
Система поддержки принятия решений в области R&D и маркетинга для медицины и фармы Субтехнология: Принятие операционных решений под управлением ИИ 01.2018 12.2019 2018 год:
1. Разарботка пополняемой базы знаний по основным терапевтическим областям, структурированная в соответствии с критериями отбора молекул фармкомпаний и позволяющая быстро извлекать из нее аналитические представления для принятия инвестиционных решений.
2. Доработка модулей глубокого семантического анализа текстов для извлечение знаний по критериям фармкомпаний и автоматизированной передачи данных в структурированном виде для конечного пользователя.
Создание технологии, позволяющей в режиме реального времени оценивать все вновь возникающие научные данные и соотносить их с текущим портфелем разрабатываемых молекул Заказчиков.
Неинвазивный интерфейс «мозг- компьютер», основанный на непосредственном преобразовании намерений пользователя, отраженных в регистрируемых пространственно- временных электрических сигналах мозга, в управляющие команды Субтехнология: Нейроинтерфейсы 03.2018 12.2020 2018 год:
1. Научно-технический отчет
2. Техническое задание по дальнейшему развитию неинвазивного интерфейса "созг-компьютер"
На текущем этапе основной эффект связан с внедрением в медицине, в частности для целей реабилитации инвалидов. В дальнейшем - может использоваться как один из элементов для создания сложных робототехнических и киберфизических систем
Нейромышечный интерфейс для регистрации двигательных намерений пользователя Субтехнология: Нейроинтерфейсы 03.2018 12.2020 2018 год:
1. Научно-технический отчет
2. Техническое задание по дальнейшему развитию нейромышечного интерфейса
На текущем этапе основной эффект связан с внедрением в медицине, в частности для целей реабилитации инвалидов. В дальнейшем - может использоваться как один из элементов для создания сложных робототехнических и киберфизических систем
Реализация коммерчески успешного проекта в сфере VR-медицины и VR-реабилитации, а также в смежных отраслях 11.2018 12.2020 1. Перечень заинтересованных организаций
2. Акт по выполнению этапов ДК
Развиваемые ООО «Тотал Вижен» технологические решения имеют высокий уровень проработки на настоящий момент. Принято положительное решение по патенту на изобретение на первый продукт в сфере VRмедицины. «Тотал Вижен» имеет опыт реализации проектов в сфере разработки аппаратной и программной части VR-комплексов: очки виртуальной реальности собственной разработки нескольких поколений, реализованные для нужд Минобороны и НПК «Энергия» проекты по созданию тренажеров и симуляторов. Параллельно с доработкой первых серийных продуктов VR-медицины, компания будет выходить со своими технологическими решениями на рынок России, стран СНГ и мира. Запуск в серийное производство и выход на международный рынок со скрининговым офтальмологическим комплексом «Периметр». Запуск в серийное производство универсального мобильного офтальмологического диагностического комплекса на базе, разработок компании ООО «Тотал Вижен» Запуск в серийное производство приборов для реабилитации зрительный функций, в частности после черепно-мозговых травм Запуск в серийное производство диагностического комплекса для определения состояния оператора опасных производств/водителей/пилотов Реализация коммерческих разработок на заказ
Выполнен проект «Создание систем виртуальной реальности с использованием технологий искусственного интеллекта и тактильных интерфейсов для обучения медицинского персонала» 11.2018 12.2020 1. Перечень заинтересованных организаций
2. Акт по выполнению этапов ДК
Разработан медицинский симулятор виртуальной реальности, для обучения персонала больниц, клиник, а также для студентов медицинских вузов основным навыкам работы с пациентом, таким как безопасный перенос пациента и диагностика заболеваний по внешним признакам. В качестве основного прототипа взят симулятор NurseSim - симулятор виртуальной реальности с тактильной обратной связью для обучения медицинских сестѐр и помощников в больнице тому, как правильно переносить пациентов, имеющих тяжѐлые повреждения или находящихся без сознания. Симулятор является новым с точки зрения применения элементов искусственного интеллекта и алгоритмов машинного обучения, таких как обучение с подкреплением. При помощи данных алгоритмов система может определить уровень подготовки врача и подобрать уровень сложности выполнения переноса или постановки диагноза оптимальный для каждого отдельного пользователя. Аналогично, методы обучения с подкреплением, позволят реализовать обучающий режим - система научиться определять правильный угол наклона, скорость переноса, уровень болевых ощущений у пациента, и другие параметры и сообщать их пользователю, таким образом облегчая его обучение. Медицинский симулятор виртуальной реальности. Алгоритмы машинного обучения для медицинского симулятора виртуальной реальности. Тактильные дисплеи для передачи физического

 

Теги: