
«`html
Проблема диагностики пневмоперитонеума может существенно повлиять на здоровье пациентов. Взрослые чаще всего сталкиваются с этой проблемой из-за перфорации органов, что требует хирургического вмешательства в 90% случаев. Хотя КТ-сканирование является предпочтительным методом диагностики, задержки в интерпретации результатов часто происходят в загруженных отделениях неотложной помощи.
Исследователи из медицинских центров Cedars-Sinai и Far Eastern разработали модель глубокого обучения для выявления пневмоперитонеума на КТ-изображениях. Эта модель показала высокую чувствительность (0.81–0.83) и специфичность (0.97–0.99), что позволяет улучшить скорость и точность диагностики.
Модель PACT-3D использует 3D UNet для сегментации, что позволяет точно предсказывать наличие пневмоперитонеума на уровне пикселей. Она продемонстрировала отличные результаты как в симулированных, так и в реальных сценариях.
В исследовании было проанализировано 139,781 КТ-сканирование, из которых 973 показали наличие пневмоперитонеума. Модель была протестирована на различных наборах данных, что подтвердило её высокую эффективность.
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта, рассмотрите следующие шаги:
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам. Следите за новостями об ИИ в нашем Телеграм-канале.
PACT-3D демонстрирует огромный потенциал для улучшения диагностической эффективности в неотложной помощи и повышения клинических результатов.
«`
Оставьте заявку — мы свяжемся с вами и расскажем, как начать работу