Hər gün 167 ukraynalı xərçəngdən ölür. Ukrayna Milli Xərçəng Reyestrinin son məlumatlarına görə, hər il təxminən 140000 63000 ukraynalıya xərçəng diaqnozu qoyulur və 45 XNUMX (XNUMX%) xəstə ölür. Lakin bundan sonra süni intellekt Ukraynada xərçəngin diaqnostikasında kömək edəcək, bu texnologiya bədxassəli şişlərin aşkarlanmasını xeyli sürətləndirəcək rəqəmsal xərçəng diaqnostikası texnologiyasının tətbiqi üzrə Milli Proqram çərçivəsində əlçatan olur və diaqnozlar daha dəqiq qoyulacaq.
Bu ilin payızında Ukrayna histoloji təsvirləri təhlil etməyə və təsirlənmiş və şübhəli hüceyrələri avtomatik müəyyən etməyə qadir olan neyron şəbəkə (DCNN) əsasında inteqrasiya olunmuş süni intellektə (AI) KFBIO AI ilə histoloji preparatların skan edilməsi və emalı üçün unikal avadanlıq aldı. . Rəqəmsal yaddaşa və infrastruktura malik hər bir skanerin qiyməti təxminən 7,5 milyon UAH təşkil edir, ekspertlər qeyd edir. “Beynəlxalq Tibbi İnnovasiyalar Fondu” Ukraynada onkologiya ilə mübarizə proqramı çərçivəsində belə skanerlərin alınması və Ukraynada rəqəmsal patoloji texnologiyasının tətbiqi üçün kolleksiyaya start verib.
Xeyriyyə vəsaiti hesabına alınmış ilk iki rəqəmsal skaner artıq Ukraynaya gəlib və istismara verilməsi və quraşdırılması işləri aparılır. Aparatlar hazırda ən çox onkoloji tədqiqatların aparıldığı və ölkənin aparıcı patoloqlarının, o cümlədən Ukrayna Milli Tibb Universitetinin Patoloji Anatomiya kafedrasının çalışdığı Ukraynanın aparıcı müalicə və diaqnostika müəssisələrində quraşdırılacaq. Gələcəkdə avadanlıq Ukraynanın bütün regionlarının proqram reyestrinə daxil ediləcək tibb müəssisələrində, eləcə də baytarlıq klinikalarında quraşdırılacaq.
Skaner adi mikroskoplarla müqayisədə xeyli böyük optik imkanlara malikdir və inteqrasiya olunmuş süni intellekt gündə 1500-ə yaxın klinik hadisəni təhlil etməyə qadirdir. Bu, diaqnozun effektivliyini 50 dəfədən çox artırır.
Bundan əlavə, 43 000-dən çox nümunədən ibarət mövcud kitabxana süni intellektə təsviri təhlil etməyə və həkimə diaqnozu mümkün qədər dəqiq qoymağa kömək etməyə imkan verir. Skaner sayəsində həkim yalnız AI-nin şübhəli və ya patoloji hesab etdiyi slaydları nəzərdən keçirməlidir. Yəni skaner həkimin üzərinə düşən yükü və tibbi xəta ehtimalını azaldır. Bundan əlavə, texnologiya heyvanların yüksək dəqiqliklə diaqnozunu qoymaq üçün baytarlıqda istifadə edilə bilər.
Avadanlıq Ukraynaya Xərçəngin Rəqəmsal Diaqnostik Texnologiyasının Tətbiqinə dair Milli Proqram çərçivəsində gətirilib. Bu, Ukrayna üçün unikal tibbi texnologiyanın rəqəmsal skan edilməsi, histoloji preparatların saxlanması və emalının tətbiqini, patoloqların hazırlanması və ixtisaslarının artırılması üçün infrastrukturun, rəqəmsal yaddaşın və şəkillərin milli kitabxanasının yaradılmasını, habelə Ukraynanın bütün tibb müəssisələrində və laboratoriyalarında 100-dən çox rəqəmsal skanerin quraşdırılması.
Proqramın məqsədi "milli rəqəmsal patologiya" planının - uzun illər Avropa, İsrail, Böyük Britaniya və Amerikada tibbdə standart olan Ukraynada onkoloji xəstəliklərin diaqnostikasının müasir səviyyəsinin həyata keçirilməsidir. Proqramın məqsədi Ukraynada xərçəngdən ölüm hallarını azaltmaqdır.
Proqram Ukraynada onlarla ən son texnologiyanın, o cümlədən qansız LOR əməliyyatları, aorta əməliyyatları texnologiyalarının tətbiqinə cavabdeh olan ukraynalı tibb eksperti və novator Tiqran Amalyanın başçılıq etdiyi həkimlər, tərtibatçılar və mühəndislər qrupu tərəfindən təşəbbüskar və həyata keçirilib. sinə kəsilməsi və ürək dayanması olmadan qapaq protezləri, həmçinin beyində əməliyyatlar üçün neyronaviqasiya sistemləri. Amalyanın sözlərinə görə, rəqəmsal patologiyanın texnologiyası işlənib hazırlanıb Ukrayna təbabətinə rutin proses kimi inteqrasiya olunacaq, həmçinin ölkə tənzimləyiciləri səviyyəsində diaqnostik prosedurlar siyahısına daxil ediləcək.
İnvestisiyaların və ianələrin axtarışı üçün son altı ayda iki xeyriyyə gecəsi təşkil edildi və bu gecədə ilk 2000000 qrivna toplandı. Kolleksiya davam edir, belə ki, siz ukraynalı həkimlərin və onkoloji xəstələrin mübarizəsinə dəstək ola bilərsiniz link vasitəsilə.
Həmçinin oxuyun: