Исследователи из UC Berkeley и UCSF используют ИИ для медицины

Исследователи из UC Berkeley и UC San Francisco разрабатывают стартап Voio, который стремится сделать медицинскую визуализацию более эффективной и точной на фоне растущей нехватки радиологов. В условиях старения населения и увеличения числа пациентов, нуждающихся в диагностических изображениях, количество радиологов не успевает за растущими потребностями. Это приводит к выгоранию специалистов и задержкам в получении результатов для пациентов.

Voio разрабатывает модели искусственного интеллекта, которые помогают радиологам быстрее и точнее интерпретировать изображения. Инструменты стартапа создаются для генерации предварительных отчетов, что позволяет радиологам сосредоточиться на пациентах, а также для предсказания рисков серьезных заболеваний, таких как рак и остеопороз, за годы до их проявления.

Генеральный директор Voio Адам Яла подчеркивает, что их цель — дать радиологам возможность оказывать большее влияние даже при высоких нагрузках. Стартап также планирует развивать аналогичные достижения в других медицинских областях. Яла и его команда уже разработали Pillar-0, открытую модель ИИ, обученную на медицинских изображениях UCSF, которая помогает выявлять текущие и потенциальные проблемы со здоровьем.

Voio сейчас работает над Pillar-1, новой моделью, которая будет определять риски для пациентов на основе еще более широкого спектра изображений. Эта модель поможет интерпретировать сложные случаи и предоставит радиологам информацию о прогрессировании заболеваний, которую они не могут обнаружить самостоятельно.

Доктор Мэгги Чунг из UCSF выражает надежду, что ИИ поможет радиологам больше времени уделять пациентам. Она считает, что автоматизация рутинных задач позволит вернуть радость в работу радиологов. Яла также надеется, что ИИ сможет изменить клинические рекомендации для радиологов, чтобы улучшить качество медицинского обслуживания.