Patru studenți ai Universității Politehnica din Timișoara au creat medicul viitoruluii: un robot care ”citește” radiografii și pune diagnostice.
XVision, echipa de patru studenți de la Facultatea de Automatică și Calculatoare a Universității Politehnica Timișoara (Ștefan Iarca, Bogdan Bercean, Cristian Avramescu, Andrei Tenescu, coordonați de de lect.dr.ing. Sebastian Fuicu), care, la sfârșitul lunii februarie 2018, câștiga Marele Premiu al competiției Big Idea Challenge organizată de Microsoft, în valoare de 3.000 de dolari, merge mai departe spre premiul de 100.000 de dolari al concursului Imagine Cup Global Competition 2018, organizat tot de Microsoft. Între timp, ei au câștigat atât etapa națională, cât și cea pe Europa Centrală și de Est a Imagine Cup și vor pleca, în 21 iulie 2018, în SUA, la Seattle, pentru finala mondială a competiției.
Dacă la Big Idea Challenge au câștigat Marele Premiu prezentându-și ideea de proiect și de afacere, acum ei au pus în practică proiectul. Sistemul creat de studenții UPT analizează cu ajutorul inteligenței artificiale radiografiile, le compară cu cele circa 200.000 aflate în baza de date, iar pe baza unui algoritm creat de echipa XVision pune diagnosticul. Cu alte cuvinte, ei au creat o aplicație în care se introduce radiografia în format electronic, aceasta este analizată cu ajutorul unor algoritmi de inteligență artificială creați de ei, iar rezultatul este afișat automat sub forma unei liste de diagnostice posibile, fiecare cu probabilitatea respectivă, și a unei hărți a zonelor de anomalii.
Momentan se pot analiza doar radiografiile pulmonare, dar echipa lucrează la crearea algoritmilor pentru toate zonele corpului. Aplicația este disponibilă online, în mod gratuit, la adresa visionx.azurewebsites.net.
Cu această aplicație deja au fost scanate cu succes 112.000 radiografii pe zona toracelui, respectiv 40.000 ale oasele membrelor. Pentru ca decizia sistemului de inteligenţă artificială să atingă un maxim de corectitudine, membrii XVision estimează că ar fi nevoie de aproximativ două milioane de radiografii scanate. Sistemul „învaţă” permanent, iar pe baza informaţiilor dobândite analizează anomaliile.
Recomandările noastre
