A projekt során több lépcsőben mesterséges intelligencia alapú strukturált szív-CT leletező rendszer jön létre. Első munkafázisban integrált koszorúér-CT leletező klinikai munkaállomás szoftvert hoznak létre, mely a leletezés munkafolyamatába integrálva biztosítja egyszerre a radiológiai képek kiértékelését, és a látott elváltozások strukturált leírását, amelynek végeredménye a klinikai lelet. Emellett a látott eltéréseket és a leírt klinikai elváltozásokat összekapcsolják, így minden leírt elváltozás megfeleltethető pontosan az adott radiológiai felvétel adott részéhez, amely alapján a radiológus meghozta szakvéleményét. Az újonnan létrehozott szoftver segítségével egységessé váló munkafolyamat, a képi elemek kiértékelése, és a leletezéshez szükséges adatgyűjtés egyszerre történik, ami jelentős időmegtakarítást eredményez.

A második lépcső során olyan mesterséges intelligencia platform jön létre, mely optimális környezetet biztosít az orvosi képek mesterséges intelligenciával történő elemzésére. A résztvevő egészségügyi intézményektől gyűjtött adatok a központi adatplatformba anonimizáltan feltöltve biztosítják a mesterséges intelligencia betanítását. A platform nyújtotta lehetőségeket kihasználva prototípus rendszer fejlesztése történi, mely döntéstámogató rendszerként az új szív-CT képek automatikus elemzését követően segítséget nyújt az koszorúér-plakkok és -szűkületek azonosításában. A rendszer megteremti a lehetőségét, hogy a későbbiekben teljes értékű, automatikus, mesterséges intelligencia alapú leletező rendszereket hozzanak létre.

Forrás: semmelweis.hu