conversations
За 48 часов можно проверить идею, но не доказать, что она окупится
Надежда Шалимова (ЭОС): «На «Осеннем документообороте – 2026» затронем очень много тем – актуальных, горячих, беспокоящих и CIO, и пользователей»
Утечки данных при увольнениях: комплексный анализ рисков и методы защиты
Ирина Меженева («Газинформсервис»): «ИИ не породил принципиально новых типов атак, но качественно изменил уже существующие»
Как считать ROI ИИ по каждому контуру, а не по компании в целом
ЦБ
°
четверг, 8 октября 2026

В Якутии внедрили решение для диагностики covid-19

Программа резидента ИТ Парка Якутска позволяет с 95% вероятностью распознавать COVID-19. В 95% отличает COVID-19 от других случаев. В 97% определяет снимки без COVID-19.

Решение, разработанное компанией SCIBERIA, позволяет выявлять коронавирусную пневмонию на основе снимков компьютерной томографии с помощью искусственного интеллекта в кратчайшие сроки. Обработка исследований и получение результатов занимает от 20 секунд до 1 минуты, в зависимости от количества срезов в исследовании. По проекту для автоматизации выявления вирусной пневмонии COVID-19 уже получены промежуточные результаты, сообщает пресс-служба Мининноваций Якутии.

«В период с 7 по 15 мая 2020 года через систему скрининга проведено 81 исследование пациентов в возрасте от 8 до 89 лет, – прокомментировал генеральный директор компании Игорь Саввин. – Из них 61 снимок был определен как «положительный» с высокой вероятностью COVID-19. Наш проект является системой поддержки принятия врачебных решений. Врач при описании случая и постановке диагноза опирается на количественные данные, которые предоставляет система».

7 мая в соответствии с методикой «Клинические испытания программного обеспечения на основе интеллектуальных технологий (лучевая диагностика)» между ООО «Сайберия» и ГАУ РС(Я) «ЯГБ №3» заключено соглашение о проведении клинических испытаний системы скрининга вирусной пневмонии COVID-19. Данные исследования помогут обучить нейронную сеть и создать уже сертифицированное ПО на основе искусственного интеллекта для диагностирования вирусной пневмонии. Система развернута на высокопроизводительном серверном оборудовании с использованием современных технологий высокой доступности и производительности.

Для обучения модели нейронной сети использованы подтвержденные исследования рентгеновской компьютерной томографии органов грудной клетки, предоставленные Якутским отделением Российского общества рентгенологов и радиологов. (Леонид Кларов, Отделение лучевой диагностики, ГАУ РС(Я) РБ №1 – НЦМ).

Тематики: Инновации

Ключевые слова: Искусственный интеллект

Свежее по теме