Модель по определению очагов пневмонии на рентгеновских снимках достигла точности 97,8% благодаря постоянному обучению и улучшению параметров. В рамках проекта томские врачи разметили 450 снимков. Кроме того, во время обучения модели использовалось 350 исследований здоровых пациентов. Примерно по 50 исследований (с патологией и без) брались для того, чтобы измерять качество. В качестве правильно выявленных моделью случаев рассматривались такие, где разметка врача и разметка модели имели непустое пересечение областей.
Модель по оценке риска тяжёлого течения заболеваний у пациентов пульмонологического отделения использует информацию, внесённую врачом в электронную медицинскую карту в первые сутки госпитализации пациента. На основе полученных данных система присваивает пациенту одну из двух степеней риска тяжёлого течения болезни (в диапазоне от 29% до 100%). Своевременное выявление пациентов с высоким риском позволяет корректировать схему лечения и сокращать количество смертельных случаев. Этот проект был успешно внедрён в Красноярской краевой клинической больнице весной 2021 года. За первый месяц его использования в ККБ доля пациентов из группы высокого риска, попавших в реанимацию, сократилась на 14,3%, а доля летальных исходов — на 44,3%.
Разработчики Лаборатории по искусственному интеллекту уже не первый год создают медицинские решения на основе машинного обучения и компьютерного зрения. По направлению AI for Health Сбер сотрудничает с медицинскими учреждениями не только в Москве, но и в регионах России. Мы видим, как за последние полтора года выросла занчимость подобных проектов и как сильно они упрощают работу врача в условиях высокой нагрузки. Презентация наших проектов в сфере AI for Health на площадке конференции ICML — это очередной большой этап в признании разработок Сбера международным сообществом исследователей данных и дата-инженеров, — Александр Ведяхин, Первый заместитель Председателя Правления Сбербанка.
Научная конференция ICML — одна из крупнейших конференций, оказывающих большое влияние на мировые исследования в области машинного обучения и искусственного интеллекта. Проводится с 1980 года и является признанной мировой площадкой для встречи ведущих мировых экспертов в области DS/AI. В 2020 году она собрала 11 000 экспертов отрасли из 75 стран.