Opis projektu

Celem projektu jest opracowanie rozwiązania, które przy wykorzystaniu sztucznej inteligencji będzie wspierało lekarzy w czasie rzeczywistym podczas wykonywania kolonoskopii. Pozwoli to na zwiększenie dokładności wykrywania zmian przednowotworowych w jelicie grubym. Planowany do opracowania system będzie integrował się z istniejącym sprzętem endoskopowym i wykorzystując sieci neuronowe (CNN) do analizy obrazu wideo, automatycznie generował raporty oraz dokonywał oznaczenia podejrzanych obszarów.

Cele projektu

• Zwiększenie skuteczności wykrywania zmian nowotworowych podczas kolonoskopii,
• Ustandaryzowanie raportów z badań endoskopowych i skrócenie czasu ich przygotowania,
• Umożliwienie wdrożenia rozwiązań opartych na AI w placówkach medycznych bez konieczności wymiany sprzętu,
• Zbudowanie skalowalnego rozwiązania zgodnego z regulacjami MDR i AI Act.

Rezultaty

• Opracowanie prototypu systemu COMRADE, który analizuje obraz z kolonoskopii w czasie rzeczywistym,
• Walidacja hipotez biznesowych i technologicznych poprzez wywiady z lekarzami i menedżerami klinik,
• Potwierdzenie zainteresowania rynkowego i gotowości do wdrożeń pilotażowych,
• Stworzenie modelu biznesowego opartego na subskrypcji i sprzedaży modułów sprzętowych.

Dlaczego to ważne

Opracowane rozwiązanie przyczyni się do zwiększenia wykrywalności zmian podczas badań kolonoskopowych. Obecnie skuteczność rozpoznawania zmian ujawnianych w ramach tego badania opiera się na doświadczeniu lekarza, przez co różnice w interpretacji poszczególnych wyników mogą sięgać nawet 40%. Planowany do opracowania w ramach projektu system COMRADE pozwoli wyeliminować tę zmienność przyczyniając się do zwiększenia wykrywalności zmian i poprawiając jakość diagnostyki. Dodatkowo możliwość automatycznego raportowania pozwoli skrócić czas badania kolonoskopowego, a co za tym idzie zwiększy efektywność pracy placówek medycznych.