АЙРА Лабс

Наше видение

Количество исследований увеличивается каждый год - это приводит к возрастанию нагрузки на врачей, оказывая влияние на качество диагностики.

IRA Labs улучшает условия работы врачей и повышает качество диагностики:

01

Минимизируем риск ошибок,

комплексно анализируя всё исследование и обратив внимание не только на основную, но и на сопутствующие патологии

02

Уменьшаем время анализа,

производя автоматически все рутинные вычисления

Мы предлагаем

Определение и визуализация патологий

Подсчет трудоемких индексов и классификация

Формирование описания исследования

Интуитивный интерфейс

Multi-IRA -
комплексный анализ
КТ ОГК и ОБП

Дыхательная система Сердечно-сосудистая система Скелетно-мышечная система Органы брюшной полости

Рак легкого

Модуль LungNodules-IRA производит поиск легочных узлов для выявления подозрений на злокачественные новообразования (С34). Для найденных узлов измеряется линейный размер и объем.

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,96

Чувствительность - 0,91
Специфичность - 0,91

Эмфизема

Анализ лёгочной паренхимы для оценки эмфиземы легких (J43)

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,99
Чувствительность - 0,94
Специфичность - 0,98

COVID-19

Модуль COVID-IRA оценивает наличие признаков COVID 19: уплотнения легочной ткани по типу «матового стекла», консолидации и ретикулярных изменений. При высокой вероятности COVID 19 - определяет степень тяжести поражения легких по классификации КТ0-КТ4.

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,98
Чувствительность - 0,94
Специфичность - 0,94

Пневмоторакс, гидроторакс

Анализ легких на наличие пневмоторакса, гидроторакса, гематорокса, пиоторакса (J90-J94)

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,999
Чувствительность - 0,98
Специфичность - 1

Увеличение лимфоузлов

Поиск увеличенных в размерах лимфатических узлов средостения (C77,C59)

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,91
Чувствительность - 0,90
Специфичность - 0,83

Аневризмы и дилатации аорты

Модуль Aorta-IRA измеряет диаметры восходящего и нисходящего отрезков аорты для выявления аневризмы, дилатации (I79)

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,997
Чувствительность - 0,96
Специфичность - 1

Расширение легочного ствола

Модуль Pulm Trunk-IRA измеряет диаметр легочного ствола для выявления легочной гипертензии (I25)

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 1
Чувствительность - 1
Специфичность - 0,98

Кальциноз коронарных артерий

Модуль Agatston-IRA оценивает наличие или отсутствие признаков кальциноза коронарных артерий (I25), при наличии - производит количественную оценку коронарного кальция с помощью индекса Агатстона.

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,99
Чувствительность - 0,96
Специфичность - 0,96

Паракардиальный жир

Модуль CardiacFat-IRA измеряет объем жировой ткани, окружающей сердце (перикардиальный и эпикардиальный жир) (I27)

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,99
Чувствительность - 0,94
Специфичность - 0,98

Остеопороз и компрессионные переломы

Модуль Genant-IRA оценивает минеральную плотность тел позвонков для выявления признаков остеопороза (M81), измеряет деформацию тел позвонков и производит оценку по классификации Genant для выявления компрессионных переломов.

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,995
Чувствительность - 1
Специфичность - 0,98

Переломы ребер

Автоматический поиск переломов ребер

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,86
Чувствительность - 0,85
Специфичность - 0,83

Саркопения

Оценка мышечной и жировой ткани для диагностики саркопении (M62.5)

В разработке

Образования печени

Оценка печени для выявления образований (доброкачественных и злокачественных) (C22)

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,96
Чувствительность - 0,91
Специфичность - 0,91

Стеатоз печени

Оценка плотности печени с целью выявления жировой инфильтрации (K70-K77)

Образования надпочечников

Оценка надпочечников для поиска признаков новообразований (D44), при нахождении образования измеряется его линейный размер и объем

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,93
Чувствительность - 0,89
Специфичность - 0,92

Образования почек

Оценка почек для выявления образований.

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,92
Чувствительность - 0,92
Специфичность - 0,82

Мочекаменная болезнь

Алгоритм выявляет конкременты в чащечно-лоханочной системе, мочеточниках и мочевом пузыре

Подключено к ЕРИС, метрики качества:
ROC AUC - 0,95
Чувствительность - 0,94
Специфичность - 0,85

* ROC AUC - статистический показатель, позволяющий оценить качество бинарной классификации. Чем ближе показатель к единице, тем качественнее классификатор.

Преимущества

Комплексный
подход

IRA Labs анализирует патологии в различных системах органов грудной клетки и брюшной полости: дыхательной, сердечно-сосудистой, скелетно-мышечной, а также в органах брюшной полости. Единая информация о найденных патологиях с их количественными оценками помогает врачу быстрее составить полное представление о состоянии пациента, и уделить больше времени дифференциальной диагностике.

Высокое качество
алгоритмов

Разработка осуществляется сильнейшей командой алгоритмистов, состоящей из выпускников МФТИ и Сколтеха, а в обучении каждого алгоритма участвует команда врачей экспертного уровня. Все модули проходят несколько этапов тестирования и постоянно совершенствуются.

Лидер в Эксперименте
ДЗМ

IRA Labs является лидером «Московского Эксперимента» по качеству и числу анализируемых патологий на КТ - к ЕРИС на данный момент подключены сервисы:

Chest-IRA для анализа КТ ОГК на предмет наличия 12 патологий: 1) легочные узлы, 2) нарушения воздушности легочной ткани, 3) эмфизема, 4) плевральный выпот, 5) аневризмы аорты, 6) расширение легочного ствола, 7) коронарный кальций, 8) паракардиальный жир, 9) лимфаденопатия, 10) утолщения надпочечников, 11) переломы рёбер, 12) остеопороз
Abdomen-IRA для анализа КТ ОБП на предмет наличия 6 патологий: 1) образования и стеатоз печени, 2) утолщения надпочечников, 3) образования почек, 4) МКБ, 5) аневризмы аорты, 6) остеопороз

Соответствие клиническим
рекомендациям

Наш продукт говорит на том же языке, что и врач: для каждого типа находок мы строим интерпретируемый результат в соответствии с ведущими российскими и международными клиническими рекомендациями.

В IRA Labs мы глубоко привержены развитию технологий, одновременно соблюдая свою ответственность перед окружающей средой. В рамках нашей последней инициативы мы успешно оптимизировали нашу систему, чтобы значительно снизить требования к ее вычислительной мощности. Это стратегическое усовершенствование не только повышает эффективность системы, но и существенно снижает выбросы углекислого газа. Интегрируя эти устойчивые методы, мы не просто улучшаем нашу деятельность; мы вносим свой вклад в создание более здоровой планеты для будущих поколений.

Передовые научные
результаты

Продукт построен на основе передовых научных результатов, полученных в сотрудничестве со Сколковским институтом науки и технологий.

1 / 0

CT-based COVID-19 Triage: Deep Multitask Learning Improves Joint Identification and Severity Quantification

M. Goncharov, M. Pisov, A. Shevtsov, B. Shirokikh, …, M. Bely...

2021, Medical image analysis

Мы предложили новый алгоритм компьютерного зрения, который повышает качество триажа пациентов с помощью одновременной идентификации симптомов COVID-19 и оценки степени тяжести. Работа опубликована в журнале Medical Image Analysis, лидирующем журнале по радиологии.

Keypoints Localization for Joint Vertebra Detection and Fracture Severity Quantification

M. Pisov, V. Kondratenko, A. Zakharov, …, M. Belyaev

2020, MICCAI

Мы предложили первый в мире полностью автоматический алгоритм для оценки высот тел позвонков и выявления компрессий в соответствии с рекомендациями Международной ассоциации остеопороза

Artificial intelligence for diagnosis of vertebral compression fractures using a morphometric analysis model, based on convolutional neural networks

A. Petraikin, Z. Belaya, A. Kiseleva, Z. Artyukova, M. Belyaev

2020, Problemy Endokrinologii

Клиническое исследование алгоритма оценки высот тел позвонков для выявления признаков остеопороза совместно с НПКЦ ДиТ ДЗМ и НМИЦ Эндокринологии, ROC AUC составил 0.95-0.98.

Epicardial Fat Tissue Volumetry: Comparison of Semi-Automatic Measurement and the Machine Learning Algorithm

V. Chernina, M. Pisov, M. Belyaev, I. Bekk, K. Zamyatina, T. Ko...

2020, Kardiologiia

Клиническое исследование алгоритма оценки объема паракардиального жира совместно с НПКЦ ДиТ ДЗМ. Показано, что автоматизация снижает время анализа в 30 раз при корреляции 0.95 с ручной разметкой.

Accelerating 3D Medical Image Segmentation by Adaptive Small-Scale Target Localization

B. Shirokikh, A. Shevtsov, A. Dalechina, E. Krivov, …, M. Be...

2021, Journal of Imaging

Исследование алгоритмов детекции и сегментации новообразований различной локализации. Был предложен специализированный алгоритм, снижающей время обработки исследований до 40 раз.

First U-Net Layers Contain More Domain Specific Information Than The Last Ones

B. Shirokikh, I. Zakazov, A. Chernyavskiy, I. Fedulova, M. Bel...

2020, Domain Adaptation and Representation Transfer, and...

Исследование эффекта смены протоколов сканирования на работу сегментационных нейросетей. Предложен простой, но эффективный способ дообучения на данных с новых для алгоритма протоколов.

Universal loss reweighting to balance lesion size inequality in 3d medical image segmentation

B. Shirokikh, A. Shevtsov, A. Kurmukov, A. Dalechina, …, M. ...

2020, MICCAI, top-1 conference in the field

Системное исследование проблемы низкого качества детекции новообразований малого размера. Предложен новый метод, повышающий чувствительность определения таких очагов в 3-5 раз.

Anatomy of Domain Shift Impact on U-Net Layers in MRI Segmentation

B. Shirokikh, I. Zakazov, A. Chernyavskiy, M. Belyaev

2021, MICCAI, oral talk

Проведено комплексное исследование влияния смены протоколов сканирования на внутренние параметры глубоких сверточных сетей. Предложен новый способ дообучения, адаптирующийся к различному количеству данных с новыми, неизвестными ранее протоколами.

«Современная диагностика развивается огромными шагами и предъявляет высочайший уровень требований к врачу. С помощью передовых технологий мы стремимся помогать врачам повышать качество оказания медицинской помощи для каждого пациента»

Виктор Гомболевский,

директор по развитию
бизнеса

Мы, компания
IRA Labs

Наша цель

Создать лучший сервис для помощи в работе врачу-рентгенологу. Мы стремимся, чтобы искусственный интеллект забрал на себя рутинные измерения, помог в выявлении не только основного заболевания, но и сопутствующих патологий, для обеспечения высочайшего качества диагностики

Наша история

С 2016 года наша исследовательская группа изучает методы машинного обучения в биомедицинских задачах. В 2020 году, когда пандемия резко увеличила поток КТ- исследований, мы увидели возможность применения своих знаний в решении задачи автоматического анализа КТ. Мы одни из первых сделали продукт по COVID-19. Наше решение было признано лидером среди 15 компаний-участников и имеет самое высокое значение ROC AUC среди публично доступных сервисов

Наше название

Наши ценности нашли отражение в названии: IRA Labs - это сокращение от англ. Intelligent Radiology Assistance Laboratories, что означает разумного ассистента врача-рентгенолога.

Наша команда

Виктор Гомболевский

Директор по развитию бизнеса

Врач-рентгенолог, кадидат медицинских наук.

Мария Дугова

Медицинский директор

Врач-рентгенолог, более 14 лет опыта работы,
Эксперт в области проведения КТ и МРТ исследований, член Европейского общества радиологов (ESR)

Регина Гареева

Продакт-менеджер

Высшее образование на пересечении областей технологий и медицины (МФТИ); 5 лет опыта аналитической деятельности и управления продуктами в медицинских организациях

Екатерина Петраш

Старший медицинский консультант

Врач-рентгенолог, к.м.н, 12 лет опыта работы,
Эксперт в области проведения КТ и МРТ исследований, член Европейского общества радиологов (ESR), член клуба молодых ученых Европейского общества Информатики Медицинской Визуализации (EuSoMII)

Присоединяйся
к команде АЙРА Лабс

Присылай свое резюме на join@ira-labs.com

Оставь
обратную связь

Мы стремимся сделать функциональный продукт, который будет максимально удобным в использовании, поэтому для нас очень важно получать обратную связь от пользователей!

Перейдя по ссылке, ты сможешь предложить изменения: