В России запатентован способ автоматизированного ультразвукового исследования. Патент получили руководитель проекта робота-УЗИ «Робоскан» Артем Бадриев и медицинский эксперт проекта, заведующий лабораторией Института цифровой медицины Первого МГМУ им. И.М. Сеченова, врач-уролог Игорь Шадеркин.
Запатентованный способ положен в основу созданного стартапом MVP робота-УЗИ. RoboScan — автономный комплекс для проведения ультразвукового медицинского обследования, состоящий из коллаборативного робота-манипулятора и программного обеспечения, которое позволяет проводить исследование в автоматизированном режиме. Комплекс может работать в связке с любым аппаратом УЗИ, у которого есть возможность сохранения данных в DICOM-формате. После проведенного обследования данные передаются на сервер, где врач может с ними работать, независимо от места и времени обращения, используя стандартное ПО.
Разработчики предложили использовать подход, который сегодня широко распространен в радиологии, когда процессы получения и анализа данных разделены. Эти процессы могут выполняться автономно, в разное время, в разных местах, разными людьми. До настоящего момента, при проведении ультразвуковой диагностики, проведение процедуры и интерпретация результатов были совмещены.
При использовании нового изобретения, вся рутинная работа по сбору данных с использованием робота будет формализована, стандартизирована и может быть выполнена под управлением медицинского персонала среднего звена. Оператор контролирует работу устройства, а также обеспечивает выполнение отдельного ряда операций, связанных с выбором УЗ-датчика в соответствии с проводимым типом исследования, изменением положения пациента, проведением очистки и дезинфекции датчиков, рабочего места.
Поскольку рутинные операции по сбору данных выполняются оператором, врач может сосредоточиться на изучении данных ультразвукового сканирования, их описании и формировании заключения, следует из патента.
Кроме того, врачу доступна система искусственного интеллекта (ИИ), которая работает во время ультразвукового исследования и фиксирует отклонения от нормы. Система ИИ использует в работе нейросети, которые обучаются на базе большого количества УЗ-изображений, классифицированных по наличию или отсутствию различных проблем. К тому же ИИ позволяет формировать второе мнение при составлении заключения.
