Krakowscy naukowcy stworzyli AI, które wspiera radiologów w diagnozowaniu chorób

Zespół naukowców z Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie opracował system wspomagania diagnostyki obrazowej oparty na sztucznej inteligencji. Narzędzie, testowane w Szpitalu Uniwersyteckim w Krakowie, pomaga radiologom szybciej analizować badania z tomografii komputerowej i rezonansu magnetycznego, a także wykrywać zmiany patologiczne. Twórcy podkreślają, że rozwiązanie może znacząco poprawić jakość pracy lekarzy i bezpieczeństwo pacjentów.

Nowe narzędzie powstało w Akademii Górniczo-Hutniczej w Krakowie i ma wspierać specjalistów w codziennej analizie badań obrazowych. System Raygenic Rayspad został wyposażony w algorytmy sztucznej inteligencji, które automatycznie segmentują organy, wykrywają nieprawidłowości i dokonują precyzyjnych pomiarów.

Technologia została przetestowana w warunkach klinicznych w Szpitalu Uniwersyteckim w Krakowie. W ramach pilotażu lekarze opisali blisko sto badań obrazowych – rezonansów i tomografii – a ich wyniki były porównywane z analizą przygotowaną przez AI.

Według twórców systemu istotną przewagą rozwiązania jest jego niezależność od konkretnego sprzętu czy lokalizacji. Dzięki technologii chmurowej radiolodzy mogą analizować obrazy z różnych urządzeń w wielu placówkach, a ujednolicony interfejs aplikacji eliminuje ryzyko błędów wynikających z odmiennych standardów systemów diagnostycznych.

Projekt rozwijany jest przez interdyscyplinarny zespół ekspertów – prof. Zbisława Tabora, prof. Joannę Jaworek-Korjakowską, dyrektor Centrum Doskonałości Sztucznej Inteligencji AGH, oraz prof. Bartosza Zielińskiego z UJ, specjalistę w dziedzinie wyjaśnialnej AI.

Zespół zapowiada dalsze prace nad rozwojem funkcjonalności systemu, które mają jeszcze bardziej zwiększyć jego użyteczność w praktyce klinicznej.