| 1. | Наименование проекта | Разработка комплексной модели клинико-рентгенологического скрининга туберкулеза легких с использованием информационно-цифровых технологий и искусственного интеллекта |
|---|---|---|
| 2. | Регистрационный номер ЦИТИС: | 123022100010-8 |
| 3. | Исполнитель | Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний Минздрав России |
| 4. | Ведомственная принадлежность | Минздрав России |
| 5. | Заказчик | Минздрав России |
| 6. | Вид финансирования | ГЗ |
| 7. | Вид НИОКТР | Прикладная НИР |
| 8. | Приоритетное направление (основное) | Науки о жизни |
| 9. | Приоритетное направление (дополнительное) | Нет данных |
| 10. | Критическая технология (основная) | Технологии снижения потерь от социально значимых заболеваний |
| 11. | Критическая технология (дополнительная) | Нет данных |
| 12. | Приоритет Стратегии НТР России | Переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта |
| 13. | Общее тематическое направление | Персонализированная медицина и высокотехнологичное здравоохранение и здоровьесбережение |
| 14. | Приоритетное арктическое направление (основное) | Арктическая медицина |
| 15. | Приоритетное арктическое направление (дополнительное) | |
| 16. | Аннотация | В настоящее время проблема повышения качества выявления и диагностики туберкулеза легких сохраняет свою актуальность. Несмотря на существование комплекса нормативных документов, определяющих работу с населением по этим направлениям, выполнение приказов и клинических рекомендаций не всегда возможно в силу как объективных, так и субъективных причин. Особенно сложно проводить мероприятия по выявлению и диагностике туберкулеза в регламентируемые сроки в регионах с низкой плотностью населения, огромными расстояниями между населенными пунктами, неблагоприятными климато-географическими условиями. В 2020 г. негативное влияние на организацию противотуберкулезных мероприятий, в первую очередь на процессы выявления и диагностики заболевания, оказала пандемия COVID-19. В этих условиях актуальным является поиск и разработка новых организационных форм работы для обеспечения качества и доступности противотуберкулезной помощи населению, в том числе ускоренное внедрение в практику современных информационных технологий. В настоящее время существуют системы искусственного интеллекта (ИИ) для определения патологии органов грудной клетки на рентгенограммах, основанные на применении нейросетей глубокого обучения и позволяющие добиться высокой точности. При этом такие вопросы, как определение патологии при проведении скринингового флюорографического обследования как с клинической, так и с организационной точки зрения остаются нерешенными в полном объеме. Это обусловливает необходимость разработки системы принятия решений при рентгенологическом обследовании населения для выявления и диагностики туберкулеза, основанной на применении информационно-цифровых технологий. Цель: Повышение эффективности выявления и скрининг-диагностики туберкулеза на основе использования современных информационно-цифровых технологий и искусственного интеллекта на примере Республики Саха (Якутия). В ходе исследования будет разработано: -программное обеспечение, способное моделировать и распознавать клинико-рентгенологическое изображение для скрининга туберкулеза легких с использованием информационно-цифровых технологий и искусственного интеллекта (Р02 -Медицинское изделие (подтип Р02-05 Программное обеспечение): Базовая информационно-цифровая методика будет основана на использовании современных методов глубокого обучения. - информационная технология контроля качества входных для диагностической сверточной нейронной сети рентгенограмм, включая в том числе компьютерных анализ и контроль жесткости снимков. - модель применения информационно-цифровых технологий по оптимизации выявления и диагностики туберкулеза в условиях Арктики и Севера. |
| 17. | Начало проекта | 10.01.2023 |
| 18. | Завершение проекта | 31.12.2025 |