При оперативных вмешательствах по поводу колоректального рака врачу необходимо проанализировать не менее 12 лимфатических узлов на 1 пациента. В условиях кадрового дефицита и роста заболеваемости колоректальным раком подобные рутинные процедуры несут огромную нагрузку на врача-патоморфолога. Определяя метастазы колоректального рака в лимфоузлах, алгоритмы Medical Neuronets позволяют врачам освободить время на решение более сложных задач и повышая точность диагностики.

Одна из ключевых проблем, с которой сталкиваются врачи при диагностике рака легкого, это дефицит биологического материала для патоморфологических и молекулярно-генетических исследований. Для определения гистологической принадлежности образования в легком зачастую приходится использовать одно или несколько ИГХ исследований, каждое из которых тратит драгоценный биоматериал. Наши алгоритмы ИИ позволяют определять два основных гистологических варианта немелкоклеточного рака легкого - аденокарцинома и плоскоклеточный рак - по стандартной окраске, тем самым сокращая денежные и трудовые затраты на верификацию диагноза и сохраняя биоматериал для проведения молекулярно-генетических исследований.

Все случаи рака молочной железы подлежат ИГХ оценке на маркеры HER2, ER, PR, Ki-67 для определения тактики лечения пациента. Подсчет этих маркеров врачом-патоморфологом в условиях высокой нагрузки лабораторий является весьма трудозатратным процессом. Алгоритмы ИИ нашей компании позволяют автоматически подсчитывать указанные маркеры на полнослайдовом изображении и помогать врачу принимать решение по тактике лечения быстрее и более взвешенно

Нами разработана облачная платформа «MEDICAL NEURONETS», которая предоставляет пользователям удобный и простой в использовании интерфейс для взаимодействия с модулями искусственного интеллекта, и может быть использована при проведении анализа в патоморфологических лабораториях и клиниках.

Руководство по эксплуатации