PACT-3D: Модель глубокого обучения для быстрого и точного обнаружения пневмоперитонеума

Проблема диагностики пневмоперитонеума может серьёзно повлиять на здоровье пациентов. В большинстве случаев это связано с перфорацией органов, что требует хирургического вмешательства. Хотя компьютерная томография (КТ) является основным инструментом диагностики, задержки в интерпретации изображений могут быть проблемой в загруженных отделениях неотложной помощи.

Решение с использованием искусственного интеллекта

Исследователи разработали модель глубокого обучения PACT-3D для обнаружения пневмоперитонеума на КТ-изображениях. Модель продемонстрировала высокую чувствительность (0.81–0.83) и специфичность (0.97–0.99). При исключении случаев с минимальным свободным воздухом чувствительность возросла до 0.92–0.98.

Как работает модель PACT-3D

PACT-3D использует 3D архитектуру для улучшения различия между свободным воздухом и газом в кишечнике. Это поддерживает надежное обнаружение, особенно в критических случаях, требующих экстренного вмешательства. Модель была протестирована на 139,781 КТ-сканах, из которых 973 показали наличие пневмоперитонеума.

Доказанная эффективность

Модель PACT-3D продемонстрировала высокую эффективность, показав F1-оценку 0.80 в внешней валидации. Чувствительность увеличивалась с большим объемом свободного воздуха, что коррелировало с повышением срочных операций.

Практическая ценность и внедрение ИИ

PACT-3D представляет собой мощное решение для повышения диагностической эффективности в экстренной помощи. Внедрение ИИ может помочь вашему бизнесу оптимизировать процессы. Рассмотрите возможность применения ИИ для автоматизации работы и улучшения ключевых показателей эффективности.

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, обращайтесь к нам. Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.