Рассказываем Об Отечественном Медицинском Стартапе Veincv И Его Устройстве Для Визуализации Вен.

В мае этого года ВК открытый доступ на свою платформу облачных сервисов VK Cloud Solutions на GPU, созданную в 2021 году российским медицинским стартапом ВенаCV , резидент Сколково.

Облачный сервис необходим для повышения качества системы бесконтактной визуализации вен на базе искусственного интеллекта, созданной VeinCV. Информационная служба Хабра связалась с пресс-службой Сколтеха, на базе которого создан проект, чтобы узнать больше о VeinCV и его развитии.

На вопросы ответил Олег Рогов, сооснователь и генеральный директор стартапа, а также научный сотрудник Сколтеха.

Рассказываем об отечественном медицинском стартапе VeinCV и его устройстве для визуализации вен.


Расскажите нам о VeinCV. Кто работает над проектом? Оно сразу образовалось на базе «Сколково» или присоединилось в рамках какой-то инициативы? Наш стартап объединяет специалистов в области IT-разработок, специалистов по искусственному интеллекту, молодых ученых, докторов наук крупнейших университетов, инженеров крупнейших технических корпораций, исследователей-медиков, а также высококвалифицированных специалистов в сфере производства, бизнеса.

развитие и маркетинг.

Каждый член основной команды имеет более чем 17-летний опыт работы в своей области.

Наши ключевые специалисты — общепризнанные лидеры рынка с региональными, федеральными и международными достижениями.

Я сам окончил физический факультет МГУ и сейчас работаю научным сотрудником в Сколтехе.

Сначала наш стартап создавали исследователи и студенты Сколтеха, а потом мы решили подать заявку в Сколково.

На данный момент мы продолжаем развитие RnD на базе Сколтеха, к нам приезжают студенты на стажировки, результаты наших исследований мы публикуем в высокоцитируемых научных изданиях.

Какие разработки, кроме упомянутого визуализатора вен, есть у стартапа? Если их нет, то какие из них планируются или уже разрабатываются? Веновизор – это только первый этап развития нашего программно-аппаратного комплекса.

Программно-аппаратный комплекс будет использоваться для решения задач не только флебологии, но и, например, кардиологии, онкологии и косметологии.

Использует ли стартап исключительно отечественные технические решения и комплектующие или часть из них импортируется из-за границы? Как санкции повлияли на стартап? Текущие события и ограничительные меры существенно ускорили разработку и внедрение нашего решения в медицинских учреждениях и никак не повлияли на нашу производственную деятельность.

В планах компании полный переход на отечественную комплектующую базу к 2024 году.

К вопросу о веновизоре.

Как была проверена ваша аппаратная и программная система? Проверка проходила как в ряде федеральных медицинских центров, так и в крупных частных клиниках.

На сегодняшний день устройство протестировано на более чем четырех тысячах пациентов.

При проверке мы учитываем мнение экспертов с целью доработки и оптимизации нашего комплекса для более удобного и эффективного его дальнейшего использования.

Сталкивались ли вы с критическими проблемами отказоустойчивости и если да, то как вы их решали? В нашей практике таких случаев пока не было.

И все-таки какова вероятность ошибки (сдвига), если речь идет, например, о тонком сосуде? На этот аспект влияет множество факторов, как и каждая конкретная пункция вены.

Однако вероятность пропустить и повредить тонкий сосуд даже у здорового (обычного) пациента составляет в среднем до 30%.

Вероятность смещения проекции венозного рисунка достаточно мала, что подтверждается опытом длительного пилотирования нашего аппарата.

Каким ресурсом обладает ИТ-источник? Вся программная часть нашего комплекса представляет собой уникальную запатентованную архитектуру, впервые использующую ИИ для такого рода медицинских и ИТ-задач.

Его разработали исследователи и студенты Сколтеха.

Вы позиционируете решение именно как устройство для быстрого и безболезненного забора крови? Можно ли расширить функционал, например, для ранней диагностики тромбофлебита? Забор крови, лабораторные исследования и станции переливания крови – это только первый этап развития нашего программно-технического комплекса.

Мы предлагаем решения для флебологии, включающие не только оптимизацию, подготовку и упрощение различных хирургических операций, но и диагностику и лечение ряда флебологических заболеваний, в том числе тромбофлебита.

Программно-аппаратный комплекс объединяет разработки VeinCV для флебологии и клинического анализа, а также решения для других терапевтических направлений, в том числе кардиологии, онкологии, а также таких немедицинских направлений, как косметология.

Рассказываем об отечественном медицинском стартапе VeinCV и его устройстве для визуализации вен.


Ваш просмотрщик вен такой непереносной, а уже есть несколько решений-трансиллюминаторов вен для использования, например, врачами скорой помощи, которым просто нужно быстро попасть в самый трудный сосуд. Каковы преимущества разработки VeinCV и планируется ли создание портативных сканеров не только для забора крови, но и для других манипуляций с венами? Наше решение не основано на технологии трансиллюминации и работает на основе принципиально другой технологии: инфракрасная камера с использованием прецизионной оптики позволяет видеть глубоко, под поверхностью кожи.

Устройство компенсирует движения рук, анализирует и поддерживает проецируемое изображение в режиме реального времени: набор методов искусственного интеллекта позволяет динамически обрабатывать данные и проецировать венозный рисунок пациента на его кожу.

Наш программно-аппаратный комплекс включает портативную модификацию для машин скорой помощи, фельдшерских пунктов, а также стационарную модификацию для работы в кабинетах профильных специалистов, для лабораторий и отдельных медицинских кабинетов.

Насколько доступен программно-аппаратный комплекс и его компоненты для учреждений здравоохранения? Наша компания стремится создать комплексное, наукоемкое, адаптируемое решение, применимое ко всем актуальным медицинским проблемам, масштабируемое для различных областей медицины и доступное как для частных, так и для государственных учреждений здравоохранения.

На данный момент наш программно-аппаратный комплекс не имеет прямых аналогов во всем мире ни в техническом, ни в коммерческом аспекте.

Кроме того, наше решение значительно дешевле аналогичных устройств, существующих на рынке.

Уровень среднего доверия к решениям, принимаемым ИИ, выше или ниже, чем к решениям, принимаемым врачами? Интеграция моделей обучения и искусственного интеллекта для решения медицинских проблем дает пациентам возможность получить высококвалифицированное «второе мнение».

Это не только помогает оптимизировать систему здравоохранения, но также повышает удовлетворенность пациентов и позволяет врачам-специалистам заниматься действительно критическими специализированными случаями.

Готовы ли сами врачи довериться ИИ? С одной стороны, в крупных медицинских учреждениях высококвалифицированные специалисты опираются на свой многолетний опыт. Несмотря на очевидный консерватизм отрасли, по нашему опыту, в целом врачи готовы внедрять новые решения, повышающие эффективность работы и удовлетворенность пациентов.

Планируется ли разработка собственного облачного решения взамен VK Cloud Solutions? Или вы планируете использовать его на постоянной основе? Наш программно-аппаратный комплекс может работать как на базе VK Cloud Solutions, так и подключаться к внутренней информационной системе медицинского учреждения, а также функционировать без использования облачного решения.

Как будет работать устройство, если вдруг пропадет доступ к облаку ВК? Проблем не возникнет, поскольку комплекс будет либо подключаться к внутренней информационной системе медицинского учреждения, либо функционировать без использования облачного решения.

Также мы можем подключить наш комплекс по желанию медицинского учреждения к федеральной или региональной системе телемедицины или создать облачное решение специально для медицинского учреждения.

Расскажите, как вы обучали ИИ.

Какая база данных была сформирована, сколько там было субъектов? В процессе разработки мы использовали наш уникальный набор данных, включающий 1680 изображений, помеченных экспертами, который мы использовали для обучения, проверки и тестирования на отложенной выборке.

Подробности можно найти в наших научных публикациях:

Подробнее об устройстве

Информационная служба Хабра ознакомилась с исследованием авторов.

Они представляют старый прототип устройства 2020 года выпуска.

К сожалению, технические подробности нового прибора для просмотра вен на данный момент не разглашаются, но некоторые детали состава прототипа доступны для изучения.

Как отметили в пресс-службе Сколтеха, сейчас разрабатывается совершенно новая версия аппаратно-программного комплекса, текущие компоненты которого отличаются от компонентов прототипа.

В исследовании работа экспериментальной установки представлена следующим образом.

Область цели освещают ИК-диоды, работающие в диапазоне длин волн от 750 до 900 нм (Kingbright, L-7113SF4C).

ИК-камера (Raspberry NoIR camera V2) собирает свет, рассеянный в тканях и поглощаемый гемоглобином крови.

ИК-фильтр, расположенный перед камерой, используется для уменьшения влияния рассеянного света от окружающего света, преимущественно в видимом диапазоне.

Скрещенные поляризаторы используются для уменьшения отражений от поверхности и минимизации бликов.

Вычислительное ядро (Raspberry Pi 4 с 4 ГБ оперативной памяти) обрабатывает необработанное изображение, снятое камерой, и отправляет результат на проектор.

Само вычислительное ядро содержит входные данные фильтра Франджи для U-Net и различные модули для выравнивания маски изображения на основе CV и RL. Наконец, проектор (XGIMI Z3) используется для переноса преобразованных сегментированных вен обратно на предплечье для правильного выравнивания маски руки.

Рассказываем об отечественном медицинском стартапе VeinCV и его устройстве для визуализации вен.


К сожалению, код и набор данных для обучения вашей нейросети также недоступны в открытом доступе.

Как указано в работе, тестирование и проверка работы проводились на сервере под управлением Ubuntu 16.04 (32 ГБ ОЗУ), обучение проводилось с использованием NVidia GeForce Ti 1070 (8 ГБ ОЗУ).

Теги: #Машинное обучение #стартапы #Разработка стартапов #здоровье #Интервью #ИТ-компании #ИТ-компании #искусственный интеллект #Сколтех #ii #сколковские стартапы #skolkovo #skolkovo #VeinCV