RSNA Ventures — инновационное подразделение Радиологического общества Северной Америки (RSNA) — заключило партнёрское соглашение с компанией RadAI, специализирующейся на генеративном искусственном интеллекте. Цель сотрудничества — совершенствование технологий в области радиологии и медицинской визуализации.
Проблема, которую решает партнёрство
В сфере рентгенологии наблюдается критическое несоответствие:
- объёмы медицинских изображений растут быстрее, чем численность специалистов;
- объём медицинских знаний увеличивается экспоненциально;
- врачи испытывают растущую нагрузку, пытаясь соответствовать требованиям ежедневной практики.
Как будет работать решение
Партнёрство предполагает интеграцию рецензируемой базы знаний RSNA в повседневные рабочие процессы рентгенологов через платформы RadAI. Ключевые преимущества:
- автоматизация поиска информации — вместо ручного поиска или опоры на память врачи получат мгновенный доступ к релевантным данным;
- поддержка в реальном времени — клинические рекомендации и кейсы будут подгружаться непосредственно в рабочий процесс;
- сохранение фокуса на диагностике — врачи смогут концентрироваться на интерпретации изображений, а не на поиске справочной информации.
Цитаты ключевых лиц
- Адам Э. Фландерс (представитель RSNA по информационным технологиям):
«Цель партнёрства — решить критическую задачу для рентгенологов: использовать ИИ для оптимизации рабочих процессов и повышения качества медицинской помощи. Благодаря этому союзу контент RSNA появится в решениях RadAI, которые уже применяются в ведущих радиологических практиках и системах здравоохранения США».
- Доктор Джефф Чанг (сооснователь и директор по продукту RadAI):
«Рентгенологи всегда были первопроходцами в освоении технологий. Наше партнёрство с RSNA Ventures даёт им беспрецедентное преимущество: теперь клинические инсайты поступают прямо в рабочий процесс в режиме реального времени».
Итог
Сотрудничество RSNA Ventures и RadAI — шаг к снижению административной нагрузки на рентгенологов. Интеграция проверенных медицинских знаний в ИИ-решения позволит:
- повысить эффективность диагностики;
- сократить время на рутинные операции;
- поддерживать высокие стандарты медицинской помощи при растущих объёмах работы.