Pixel Technology dostaje 17 mln złotych od NCBR. Rozwija system AI wspierający radiologów w pracy

Pixel Technology od ponad pięciu lat tworzy rozwiązania oparte na sztucznej inteligencji. Niektóre z nich jak np. CovidAI zostały już wdrożone w szpitalach i, jak twierdzi producent, dostarczają lekarzom szeregu funkcjonalności.

RADi to kolejny projekt firmy, w wyniku którego możliwe będzie generowanie elementów strukturalnych opisów badań na podstawie danych obrazowych z rezonansu magnetycznego i tomografu komputerowego. Budżet na realizację projektu wynosi 24 mln zł, z czego 17 mln Pixel Technology otrzymała od NCBR.

Czytaj także: Dynamiczny wzrost wykorzystania AI w technologiach wideo

Kopalnia danych medycznych

Jak informuje Pixel Technology główna funkcja systemu to wspieranie radiologa w trakcie opisu, poprzez wskazywanie badań obrazowo podobnych. W przypadku, gdy lekarz będzie mieć wątpliwości lub problem z rozpoznaniem danej zmiany patologicznej, to rozwiązanie RADi ma pozwolić mu w prosty i szybki sposób wyszukać obrazy podobne, które pomogą postawić trafną diagnozę.

Zgodnie z zapowiedzią system będzie również w stanie automatycznie generować część opisu, który będzie zawierał informację dotyczącą rodzaju zmiany, lokalizacji oraz wielkości znalezionej patologii.

RADi ma pozwalać na analizę  porównawczą aktualnego badania z historycznymi, pokazującą postęp choroby przez ocenę nowych patologii i ich objętości oraz podstawowych parametrów mózgu, serca, czy płuc.

- Od kiedy podjęliśmy wysiłek dywersyfikacji naszej działalności polegający na rozszerzeniu asortymentu o produkty wysoce innowacyjne, wjechaliśmy na zupełnie nowe tory jako firma – zaznacza w komunikacie Jakub Musiałek, prezes Pixel Technology. - Obecnie główny wysiłek wkładamy w rozwój oprogramowania bazującego na sztucznej inteligencji (AI). Nasz zespół cały czas się rozrasta. Do projektu RADi poszukujemy do współpracy lekarzy: radiologów, neurologów, kardiologów i pulmonologów.

Korzyści nie tylko dla lekarzy

Głównym problemem sektora zdrowia są braki kadrowe. W radiologii jest to szczególnie widoczne, ponieważ bardzo szybko zwiększa się liczba aparatów służących do diagnostyki obrazowej oraz wzrasta liczba badań obrazowych. Zmieniają się również standardy medyczne, które coraz częściej wymuszają dodatkowe badania.

Sztuczna inteligencja ma przede wszystkim wspierać pracę lekarzy radiologów, ale długofalowo z rozwiązań AI skorzystają też inni specjaliści. Wsparcie pracy lekarza przełoży się na poprawę funkcjonowania placówek medycznych np. dzięki przyspieszeniu diagnostyki pacjentów.

Czytaj także: RKKVC zainwestował w amerykański startup Tenyks