| Название базовой системы (платформы): | Искусственный интеллект (ИИ, Artificial intelligence, AI) |
| Разработчики: | DarwinAI, VIP Lab (Vision and Imaging Processing) Университета Ватерлоо (University of Waterloo) |
| Дата премьеры системы: | 2020/03 |
| Дата последнего релиза: | 2020/11/25 |
| Отрасли: | Фармацевтика, медицина, здравоохранение |
Основные статьи:
2020: Сотрудничество с Red Hat для ускорения разворачивания решения COVID-Net
25 ноября 2020 года стало известно, что компания DarwinAI, работающая в области объяснимого искусственного интеллекта (XAI), и Red Hat, поставщик решений с открытым кодом, объявили о сотрудничестве с целью ускорить развертывание в больницах и других медицинских учреждениях системы COVID-Net, набора нейросетей глубоко обучения для обнаружения COVID-19 и стратификации рисков посредством рентгенографии грудной клетки.
Чтобы улучшить применимость этой системы в реальных клинических и исследовательских условиях, в проекте также задействована группа компьютерных исследований Научного центра неонатальной нейровизуализации и развития плода (FNNDSC) Бостонской детской больницы. Проект COVID-Net был запущен компанией DarwinAI и лабораторией Vision and Imaging Processing (VIP) Университета Ватерлоо и продолжает развиваться при сотрудничестве, содействии и участии исследователей и клиницистов со всего мира. В итоге эта инициатива привела к сотрудничеству DarwinAI и Red Hat на базе технологий, разработанных в Бостонской детской больницы.
Цель этого сотрудничества – упростить использование COVID-Net в больницах, предоставив клиницистам графический интерфейс от решения ChRIS Бостонской детской больницы, которое построено на основе Red Hat OpenShift, отраслевой Kubernetes-платформы корпоративного класса, поддерживающей развертывание на комплексных гибридных и мультиоблачных инфраструктурах.
 | Главной целью центра FNNDSC Бостонской детской больницы является улучшение результатов клинического лечения посредством компьютерных исследований. Наша открытая платформа ChRIS обеспечивает быструю разработку и внедрение ИИ-решений практически на любых направлениях, – говорит ученный-исследователь Бостонский детский больницы Рудольф Пинаар (Rudolph Pienaar), доктор технических наук, ведущий технический архитектор ChRIS и доцент радиологии Гарвардской медицинской школы. – Мы рады помочь DarwinAI с развертыванием COVID-Net на базе системы ChRIS с задействованием Red Hat OpenShift. Мы считаем, что эти усилия могут привести к широкомасштабному эффективному скринингу и помочь максимально быстро концентрировать врачебную помощь на наиболее приоритетных случаях. |  |
| | Мы видим свою задачу в том, чтобы помогать людям создавать искусственный интеллект, которому они смогут доверять. И проект COVID-Net является актуальным и своевременным проявлением этой цели, – говорит Шелдон Фернандес (Sheldon Fernandez), генеральный директор DarwinAI. – У COVID-Net многообещающий потенциал, но чтобы стать по-настоящему эффективной, этой системе нужен не менее выдающийся графический интерфейс. Решение ChRIS Бостонской детской больницы и платформа Red Hat OpenShift позволяют не только получить такой интерфейс, но и предоставить его медработникам, находящихся на передовой борьбы с пандемией. | |
По мнению медиков, в первую волну пандемии COVID-19 одной из наиболее критичных проблем при сортировке и диагностике больных стал дефицит стандартных ПЦР-тестов и задержки с получением их результатов. Поэтому компания DarwinAI в сотрудничестве с учеными из лабораторией Vision and Imaging Processing (VIP) Университета Ватерлоо разработала систему COVID-Net в качестве дополнительного инструмента для клиницистов, призванного помочь ускорить скрининг на COVID-19 и оценку прогрессирования и тяжести заболевания у пациентов. Фирменная платформа Generative Synthesis компании DarwinAI позволила ее специалистам всего за неделю разработать систему COVID-Net и уже 22 марта 2020 года открыть ее исходные тексты и сделать общедоступной для ученых и клиницистов всего мира. Инициатива COVID-Net получила международную поддержку и на ноябрь 2020 года в ней уже участвуют около 20 клинических институтов и медицинских учреждений из Индии, Испании, Канады, Малайзии и США.
