IT в медицине: инфраструктура, ML, расшифровка визуальной информации, диагностика
Содержание выпуска
1. Медицина и информационные технологии.
2. Направления информатизации в медицине. IT-инфраструктура современной больницы:
— Медицинские информационные системы с их электронными картами пациента.
— Лабораторные и рентгенологические медицинские информационные системы (описывают форматы передачи и хранения данных).
— Неинвазивная диагностика (КТ, МРТ и другие методы).
— Моделирование процессов (на этапах планирования операции или во время операции, при создании новых лечебных препаратов и так далее).
— Телемедицина.
— Системы поддержки принятия врачебных решений, компьютерные ассистенты, CAD-системы, ИИ.
3. Правовое регулирование РФ в медицине.
4. Рентгенодиагностика.
— История появления и развития: X-лучи, КТ, МРТ и тому подобное.
— Какие методы используются в рентгенодиагностике и в чём их суть.
— Как организована работа рентгенологического отделения, как и на каких этапах создаётся информация, куда она передаётся и где хранится.
5. Протокол DICOM и хранилища медицинских изображений (PACS).
6. Как программисту работать с данными медицинской визуализации.
7. История использования машинного обучения для решения медицинских задач на примере рентгенодиагностики.
8. Примеры использования ИИ при решении медицинских задач. Радиомика.
Гость: Александр Маткин. Замдиректора по инновационной деятельности в компании, которая занимается разработкой ПО в области медицины. Руководит командой разработчиков и аналитиков, которая старается решить прикладные проблемы врачей и на основе своих решений сделать новый продукт или фичу для медицинской системы.
Кроме того, сам пишет код в следующих проектах:
— Десктопные приложения для просмотра медицинских изображений и выполнения манипуляций с ними. Стек: Python, PySide6 (Qt + QML), Pydicom, Pynetdicom, SimpleITK, Nuitka.
— Бэкенд для корпоративной системы. Стек: Python, FastAPI, SQLAlchemy, Pydantic, Aio_pika, Redis, RabbitMQ, Traefik, Docker.
— Отдельные решения по работе с медицинскими изображениями (детекция сегментов органа, поиск объектов на изображении и тому подобное. Стек: Python, OpenCV, SimpleITK, Scikit-learn, Scikit-image, TensorFlow, SimpleElastix.
Полезные ссылки
Чат по Rust https://t.me/rustlang_ru
Приказ Министерства здравоохранения РФ от 9 июня 2020 г. № 560н «Об утверждении Правил проведения рентгенологических исследований» https://bit.ly/3LcZlcv
Шкала Хаунсфилда https://bit.ly/3A8WSta
Свёрточная нейронная сеть https://bit.ly/3MPlmiK
Конкурс ImageNet Challenge https://image-net.org/challenges/LSVRC
Свёрточная нейронная сеть U-Net https://bit.ly/3GVxOd2
Предложить тему, стать гостем подкаста, похвалить или поругать выпуск: [email protected], t.me/tym83.
Стартовать в программировании вместе со Skillbox: skillbox.ru/code
Наш подкаст удобно слушать на популярных платформах:
Castbox: https://bit.ly/3tZ3eJF
«Яндекс Музыка»: https://bit.ly/3FWQsOk
Apple Podcasts: https://apple.co/3KLXpVZ
Google Podcasts: https://bit.ly/3qFvYUY
Подписывайтесь, ставьте лайки, делитесь с друзьями и оставляйте комментарии!
