ООО «ФтизисБиоМед» (ФБМ), образованное в 2015 году как дочернее предприятие Федерального оператора связи АО «Радиокомпании «Вектор», специализируется на разработке, обеспечении функционирования и интеграции интеллектуальных сервисов для здравоохранения и телемедицины, а также обучении медицинского и технического персонала пользованию продуктами искусственного интеллекта.

Продукты и сервисы «ФтизисБиоМед» используются в практической медицине в системах поддержки принятия врачебных решений для уменьшения числа ошибочных диагнозов и постановки диагнозов на ранних стадиях болезни.

Результаты применения продуктов и сервисов «ФтизисБиоМед» также используются органами здравоохранения для повышения управляемости систем здравоохранения разных уровней.

Вместе эти результаты позволяют увеличить число пациентов, прошедших успешное лечение с одновременной оптимизацией расходов на лечение.

Применение продуктов и сервисов «ФтизисБиоМед» ускоряет переход к цифровому здравоохранению современного мирового уровня. Самой известной и наиболее важной на настоящий момент разработкой ФБМ является «облачный сервис» ФтизисБиоМед для анализа медицинских изображений (цифровых флюорограмм и рентгенограмм грудной клетки), созданный на основе искусственного интеллекта (ИИ), представляющего собой ансамбль свёрточных нейронных сетей.

Важным преимуществом ИИ-сервиса ФБМ по отношению к другим подобным разработкам является многошаговая технология создания и постоянного пополнения собственного датасета для машинного обучения. На настоящий момент датасет содержит более 240 000 оригинальных цифровых рентгеновских и флюорографических снимков, полученных и размеченных ведущими специалистами Федеральных медицинских центров России и из открытых зарубежных банков датасетов. В создании ИИ-сервиса и датасета принимали участие выдающиеся врачи-рентгенологи и пульмонологи во главе с академиком Чучалиным Александром Григорьевичем, бывшим главным внештатным пульмонологом Министерства здравоохранения и Васильевой Ириной Анатольевной, директором Федерального государственного бюджетного учреждения «Национальный медицинский исследовательский центр фтизиопульмонологии и инфекционных заболеваний» Министерства здравоохранения России, а также профессиональные математики и программисты, выпускники и сотрудники Московского Физико-технического Института – Национального исследовательского университета. Для пользователей, желающих ознакомиться с работой сервиса, доступна демоверсия в сети интернет по адресу ftizisbiomed.ru.

В настоящий момент функционал сервиса позволяет детектировать предполагаемые патологии, производить их графическую локализацию на проанализированных снимках, а также классифицировать детектированную патологическую область.

Классификатор патологий сервиса «ФтизисБиоМед» способен различать и каталогизировать 9 типов патологий (Плевральный выпот, Пневмоторакс, Ателектаз, Очаг затемнения, Инфильтрация/консолидация, Диссеминация, Полость, Кальцинат/кальцинированная тень, Нарушение целостности кортикального слоя). Кроме того, сервис даёт численное значение вероятности наличия патологии. Участки локализации размечаются с помощью контуров, цветовые схемы которых соответствуют вероятным классам патологических признаков, приведенных в подписи к обработанному ИИ-сервисом снимку.

С 2018 года по настоящее время сервис «ФтизисБиоМед» прошел несколько независимых тестирований, в том числе сервис тестировался на площадке Государственного бюджетного учреждения здравоохранения «Научно-практический клинический центр диагностики и телемедицинских технологий Департамента здравоохранения г. Москвы».

Научные статьи об оценке точности и эффективности предлагаемого сервиса публиковались в рецензируемых журналах, индексируемых «Scopus» и/или «Web of Science»:

- С. П. Морозов, А. В. Владзимирский, Н. В. Ледихова, И. А. Соколина, Н. С. Кульберг, В. А. Гомболевский «Оценка диагностической точности системы скрининга туберкулеза легких на основе искусственного интеллекта» Туберкулёз и болезни лёгких, Том 96, № 8, 2018

- V.I.Klassen, A.A.Safin, A.V.Maltsev, N.G.Andrianov, S.P. Morozov, A.V.Vladzymyrskyy, N.V.Ledikhova, I.A Sokolina, N.S.Kulberg, V.A Gombolevsky, E.S.Kuzmina «AI-based screening of pulmonary tuberculosis: diagnostic accuracy» Journal of eHealth. Technology and Application, Volume 16, Number 1, November 2018, ISSN: 1881-4581

Правительство России для создания современной системы борьбы с эпидемиями туберкулеза и COVID-19 организовало Эксперимент по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений и дальнейшего применения в системе здравоохранения города Москвы. Сервис «ФтизисБиоМед» участвует в Эксперименте и по результатам 2020 и 2021 годов признан лидером среди других программ обработки флюорограмм.

По результатам официального калибровочного тестирования последней версии сервиса «ФтизисБиоМед» Департаментом здравоохранения Москвы (Протокол калибровочного тестирования ИИ-сервиса №13 от 24.03.2021) достигнуты следующие результаты: площадь под характеристической кривой (AUC=0,95), чувствительность 92%, специфичность 92%. Таким образом общее количество ошибок (включая ложноположительные и ложноотрицательные) составляет не более 8%.

Начиная с 2019-го года облачный сервис «ФтизисБиоМед» при поддержке Администраций 53-х регионов Российской Федерации используется врачами рентгеновских отделений лечебных учреждений всех уровней.

В процесссе разработки сервиса были получены регистрационные документы, устанавливающие право интеллектуальной собственности:

1. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2017615663 «Программа автоматизированного анализа флюорографических изображений»,

2. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2018615227 «Программа для ручной разметки патологий на флюорографических снимках»,

3. Свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ 2018615226 «Программа автоматизированного анализа флюорографических изображений (версия 2)»,

4. Патент на изобретение 2684181 «Способ автоматизированного анализа ЦИФРОВЫХ флюорографических снимков»,

5. Свидетельство о государственной регистрации базы данных 2020620858 «Размеченные результаты флюорографии».

21 июня 2021 ООО «ФтизисБиоМед» стало победителем Национальной премии в области предпринимательской деятельности «Золотой Меркурий», учрежденной Торгово-промышленной палатой РФ, в номинации «Инновационная деятельность».

6 октября 2021 года ООО «ФтизисБиоМед» стало победителем премии IT Stars 2021 имени Георгия Генса в номинации «Инновационный проект в здравоохранении».

16 ноября 2019 года ООО "ФтизисБиоМед" подало заявку на регистрацию "Программы автоматизированного анализа цифровых рентгенограмм органов грудной клетки/флюорограмм" как медицинского изделия.

Сервис ФБМ первым прошел процесс клинических испытаний по уникальной методике НПКЦ ДиТ ДЗМ. Акт оценки результатов клинических испытаний 001 получен 27.10.2021г.

В связи с изменением законодательства по регистрации медицинских изделий (МИ) с 1.01.2022 регистрация МИ была несколько замедлена по причине большого количества заявок по старому законодательству. Тем не менее, ООО «ФтизисБиоМед» получило официальное решение о присвоении сервису ФБМ статуса медицинского изделия 31.05.2022г под номером РЗН 2022/17406.

Цель использования сервиса

Программный продукт автоматически оценивает вероятность наличия патологий на рентгенограммах и флюорограммах органов грудной клетки (ОГК). Осуществляет поиск и локализацию патологических признаков. Используется в системе поддержки врачебных решений.

Лицензионные права принадлежат ООО "ФтизисБиоМед"

Принципы работы

Решаемая клиническая задача: Выявление признаков и каталогизация патологий органов грудной клетки

Инструкция по пользованию облачным сервисом.

Инструкция по пользованию облачным сервисом «ФтизисБиоМед» доступна по адресу: https://ftizisbiomed.ru/.

Для доступа к полному функционалу сервиса, необходимо заключить договор на использование программного продукта с ООО «ФтизисБиоМед». В рамках договора Пользователь также имеет возможность заключить с ООО «ФтизисБиоМед» дополнительные соглашения, касающиеся обучения медицинского персонала пользованию сервисом и/или организации телемедицинских консультаций с ведущими специалистами российских Федеральных медицинских центров.

Выходные данные сервиса:

• вероятность наличия патологических признаков ОГК;

• локализация патологических признаков ОГК.

Целевая популяция:

Взрослые пациенты старше 18 лет

Тип входных данных:

цифровое медицинское изображение в форматах DICOM, JPEG,PNG

Тип модели в основе Сервиса:

U-Net

Внутренняя ретроспективная валидация:

Площадь под ROC-кривой (AUC) - 0,96

Чувствительность - 94%

Специфичность - 93%

Точность - 94%

Длительность анализа 1 исследования - 1 c.

Внешняя валидация:

Площадь под ROC-кривой (AUC) - 0,965

Чувствительность - 92%

Специфичность - 94%

Точность - 93%

Длительность анализа 1 исследования - 10 c.

Назначение и указания по применению

Целевая популяция и область применения: Взрослые (старше 18 лет), подлежащие плановому флюорографическому скринингу, а также имеющие направление от врача на рентгенографию органов грудной клетки при подозрении или контроле эффективности лечения изменений в легких. ИИ-сервис «ФтизисБиоМед» специализируется на автоматическом анализе изображений рентгенограмм органов грудной клетки (флюорограмм) с целью выявления и локализации патологических изменений в легких.

Назначение Программного продукта: Анализ цифровых рентгенографических изображений органов грудной клетки и выявление признаков патологий органов грудной клетки(ОГК).

Сервис является системой поддержки принятия врачебных решений (СППВР).

Ограничения использования Сервиса:

Демографические:

- Детский возраст (младше 18 лет);

Персональные:

- Неанонимизированные данные (наличие ФИО пациента);

- Артефакты от инородных объектов на уровне исследования, которые накладываются на область легких;

- Положение тела пациента, отличающееся от положения, регламентированного для получения прямой проекции;

- Исследование, выполненное в любую фазу дыхательного цикла, кроме задержки дыхания на глубине вдоха;

Технические:

- Модальность исследования, отличающаяся от рентгенографии/флюорографии;

- Анатомическая область исследования, отличающаяся от органов грудной клетки в полном объеме (от верхушек легких до легочных синусов включительно);

- Проекция исследования, отличающаяся от прямой;

- Данные вне формата DICOM 3.0 или изображения вне форматов JPEG, PNG, DCM.