×Закрыть

Идея медицинского стартапа

Здравствуйте.

Впервые пишу на данном сайте. Долго в голове горит идея, которую жалко забросить, может кому-то понравится. Идея, не с позиции IT, а с позиции медицины.

Предисловие (кратко).
Все знают о существовании медицинских лабораторий, которые работают на анализаторах, аппаратах, которые без участия человека анализируют множество показателей жидкостей человеческого организма. Однако, есть небольшая отрасль — патоморфология, где до сих пор рулит рутина. Человек рассматривает под микроскопом материал и пишет описание. Все, как в прошлом веке.

Идея.
Что мешает сделать аналог лабораторного анализатора? Теоретически все просто: вместо микроскопа используется цифровой фотоаппарат, позволяющий сделать и загрузить в компьютер изображение микропрепарата в высоком разрешении. Программа анализирует изображение и дает заключение.

Рынок данной технологии огромен. На первый взгляд, реализация не представляет сложности. Почему нигде в мире нет таких анализаторов человеческих тканей?

LinkedIn
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter
Допустимые теги: blockquote, a, pre, code, ul, ol, li, b, i, del.
Ctrl + Enter

Отличная идея. В реализации будет тяжело, но шансы на успех велики. Если вы хорошо промониторили сегмент, серьезно настроены на реализацию и есть технические возможности — обращайтесь (kon4mat@gmail.com). Могу оказать содействие.

Вопрос упирается в лиценцию. Допустим, что написать анализатор не сложно. Но воспользоваться его результатами на практике будет нельзя до тех пор, пока не будет получана лицензия, написано несколько научных статей на данную тематику, пока не пройдёт посторонняя проверка, пока не будет проведено достаточно экспериментов, ...

Уровень рутины в медицине такой, что сердечный клапан, устройство по сложности не превышающее авторучку и себестоимостью в один доллар, после прохождения всей этой рутины увеличивает стоимость в несколько сот, а то и тысяч раз.

Ой, а можно посмотреть на расчет стоимости производства сердечного клапана?

Веду подобный проект в определенной области медицины. Ой ой как же тут все не просто.

Обычный и медицинский это разные вещи. Тут проблем больше стратифицировать. В случае ошибки, с лаборанта взять нечего, а небольшую контору через суды можно легко довести до банкротства.

Ну тогда уже вопрос как вывести патенты из-под удара на эту контору. Иначе говоря, проблема решаемая.
Золотое правило медицины: Безвредны — только бесполезные вещи.
Другими словами, любая вещь, вещество или действие, оказывающие реальное воздействие — способны навредить. И соответственно, люди бы нихера не сделали, если бы миром правили бюрократы. Нужно понимать, что риск — это не ужастный монстр в пещере, а вполне обычная суть любого бизнеса. Он предсказывается. Он оговаривается в лицензионном соглашении.

Пример: молоток забивает гвозди. И прекрасно отбивает пальцы. Если отбивший пальцы подаст в суд на производителя молотка... встанет вопрос кто отбил пальцы, а не чем. Так и с медицинским оборудованием — его применение не отменяет ОТВЕТСТВЕННОСТЬ за результат высококвалифицированного персонала. Но уменьшает риск его ошибки. Простой пример: медицинский работник, даже самый квалифицированный, может просто не выспался. А программе похер, она подскажет что видит. И этот самый работник таки заметит, и соответственно ошибка не пойдёт дальше.

Более простой пример: Семейный доктор. Он должен принять решение, вызвать ли скорую прямо сейчас, или дать кортикостероиды и тем самым просто снять симптом. Логично было бы применить программу, в которой опыт сотен тысяч подобных случаев, чем полагаться на одного доктора, который за жизнь видел к примеру один-два, а то и ни одного, а только откуда-то узнал лет 8 назад (угадайте как много он мог забыть).

Самый востребованный случай — диагностика аллергии. Да, когда надо сказать «- Это волчанка!»
Просто погуглите, сколько в мире аллергии сравнимо с другими диагнозами. И как часто люди перед ней беспомощны просто потому что нет доступа к качественной дорогой диагностике. Вот вопрос дороговизны и призван решить стартап.

Насчёт рентгена конечно вопрос спорный, а вот в ультрафиолете исследовать — самое оно. Например, программа сможет сказать по бородавке с точностью 96% злокачественная ли она, притом на оборудовании за $200 — мне кажется если сосредоточить усилия только на этой цели, стартап получит нишу для точного выстрела, не распыляясь на конкурентов. И с другой стороны, может прекрасно тестироваться на мышах.

Кстати, по бородавкам — подобный софт есть, где-то читал. Разумеетсся не 99% точность, но вполне разумная. И системы такие действительно применяются. Не знаю, стоят-ли они $200 или больше, только вот их разработка обошлась, думаю, не один миллион не наших денег. И не «в гараже» она разрабатывалась.

А вот тут я бы не был так уверен, насчёт миллионов и гаражей. Вопрос чей опыт использовать, это раз. Ну и соответственно, с чьими патентами столкнуться.

это годы работы спецов в ИИ технологиях + спецов в этом направлении медицины.
плюс им потребуется как серьезное железо, так и куча биоматериалов. это значит что «в гараже» — никак не получится, нужно создавать настоящий research institute, с нуля, или на базе какого-то существующего НИИ.

Рынок данной технологии огромен.
а что ж остальные производители диагностического оборудования? наверняка не дремлют, а уже решают, или подбираются к этому вопросу. как и спецы в ИИ. не удивлюсь если какой-нить IBM Watson натаскивают на эту, или подобную задачу.

т.е. найти инвестора для такого долгосрочного проекта, с такими рисками что конкуренты опередят (или вообще окажется что такую задачу можно будет решить только на технологиях которые появятся через 10 лет) будет практически невозможно.

значит придется искать мецената, или какой-то фонд, который не рассчитывает на быструю коммерциализацию.

На первый взгляд, реализация не представляет сложности. Почему нигде в мире нет таких анализаторов человеческих тканей?
ответ очевиден — значит реализация проста только на первый взгляд. а в действительности — либо очень сложна, либо не представляет коммерческого интереса.

пример второго — лекарство от малярии. ввиду того что она распространена в нищих странах — у корпораций нет интереса разрабатывать препараты для ее лечения. не окупится.
в итоге — правительство Великобритании и Фонд Билла Гейтса и Мелинды Гейтс направят в ближайшие пять лет $4,3 млрд на борьбу с малярией.
в течение пяти лет ежегодно выделять на эти цели по $715 млн из бюджета ... Фонд Гейтсов, в свою очередь, ... по $200 млн в год
www.forbes.ru/...mlrd-na-borbu-s-malyariei

либо, второй вариант такой — а в «развитой медицине» эту проблему уже как-то решили.
и только в отсталых странах — «человек рассматривает под микроскопом материал и пишет описание»

НИИ тут не надо, но коллектив из 7-10 специалистов нужен. Плюс нужное оборудование. В общем бабло и время.

правительство Великобритании и Фонд Билла Гейтса и Мелинды Гейтс направят в ближайшие пять лет $4,3 млрд на борьбу с малярией
На распил. За эти деньги уже могли бы и вакцину сделать, но пилить важнее.

А в это время, люди решают интересные проблемы: Computer program beats physicians at brain cancer diagnoses (www.sciencedaily.com/.../2016/09/160915132448.htm)

В чем проблема. Ищи 2 ляма зелени и мы тоже что-то можем сделать, по крайней мере не хуже, чем в той статье. Её реализуем — это попроще около полгода-года работы пары человек. Если там всё просто то за полгода один справиться и повторит статью.

Как по мне идея годная. Конечно довести до полного автоматизма потянет годы и миллионы, но полуавтоматический прототип вполне реалистичен.

Лаборант смотрит стекла и на компе вводит в эксельную табличку выявленные отклонения и диагноз?

База фотографий с возможностью нормализации изображения, нахождения корреляции и прочим статистическим анализом?
ИМХО существуют подобные наработки с отпечатками пальцев и сетчаткой.

т.е. программа будет нормализовать изображение, находить корреляции и статистически научится ставить диагноз по микропрепаратам? боюсь, по вновь появившимся стеклам она может сильно напутать.
Может, все-таки логичнее начинать с патологических изменений в тканях?

Не всё так плохо. Имеющегося матаппарата уже достаточно, чтобы сделать надежнее современного среднего лаборанта. Но, это очень много работы. Нужно собрать базы, как разных патологий, так и нормы. Нужно формализовать признаки, что выделяют люди мозгами и глазами. Попробовать с 7-10 подходов машинного обучения, выбрать лучший. Автоматизировать сам процесс, то-бишь разработать оборудование, что избавит от ошибок лаборантов при подготовке материалов.
У кого тут есть инвестиций на пару лямов хотя бы, лучше от 10.
А их потом еще отбить надо будет. Т.е. сертификация, организация производства, продажи в тех странах, где смогут подобные лаборатории покупать.

Если автоматизировать сам процесс получения снимков, то можно взять действительно толкового специалиста, который будет сидеть в офисе и смотреть полученные снимки по интернету. И ему интереснее (нетривиальных случаев куда больше будет, чем если в одной клинике сидеть), и результат надежнее. В таком виде — безусловно да

Специалист нужен будет, когда будет отрабатывать порог по отказу от принятия решения системой.
Просто я уже в нескольких постах описал множетсво различных задач, что нужно будет решить для такого стартапа — я это нужны специалисты и деньги.
Взяв с десяток студней на $300 ты ничего не сделаешь.
А по людям:
1. Нужен специалист-медик по этим картинкам. ($2000)
2. Нужно пару человек, что ручками разметят базу картинок. ($300*2)
3. Нужно 3-5 специалистов по распознаванию визуальных образов, причем, что знают большую часть современных подходов. От простейшего заюзания OpenCV до Deep подходов. Исследуют эти подходы на этих картинках. ($2000*(3 или 5))
4. Нужно 3-5 программистов (таких, что смогут понять формулы), что запрограмируют из них один ембедер.($2500*(3 или 5)).
5. Нужно 2-3 тестера ($800*(2 или 3)).
6. Директор, менеджер и бухгалтер. ($3000+$3000+$500).
Итого: 2000+600+6000+7500+1600+3000+3000+500 = 24200 ~ 25000 (чистыми в месяц)
На исследования и реализацию уйдет около года 25000*12=300000 (чистыми).
Для РБ накидываем около ~40% налогов на зарплату, получается ~$500000.
B это только на опытно-конструкторский образец.
Дальше сертификации по разным странам, производство, реклама — тут уже хрен знает сколько надо.
В общем от мин $2M нужно для такого проекта.
Это тебе не Вайбер запилить и тот $1M сожрал ($100K непосредственно на написание ушло, причем програмерам платили $800 в Бресте).

Так что подождем, когда Сименс сделает.

Честно говоря довольно легко находятся миллионы и на куда более сомнительные вещи.
Так что тут скорее вопрос человека-драйвера, который готов это дело проталкивать.

B это тоже. Ну вот я могу организовать работу програмеров и собственно разработку (хотя мне это уже не интересно, стар уже, набегался). Но найти такого

человека-драйвера
в наших пост совковых странах и еще с учетом, что он не будет желать просто присвоить это бабло и испариться, это из области фантастики.
Я искал подобного человека около 15 лет для другой вещи, не нашел.
А точнее один америкос нашелся, даже выбил лям баксов из инвесторов, нам отстегнул из него около $1000, а потом тихо всё свернул, когда он бабло проел.

Вайбер стартовал не из РБ. Еврей в Израиле нашел инветоров на лям и убедил их, потом организовал для брестского друга контору в Бресте. Наняли програмеров из расчета зарплаты $800 в месяц. Так и сделали. Затем, реклама, раскрутка, продвижение. Сейчас тот еврей продал Вайбер уже за ярд баксов какому-то японцу. А да, это не сказка (это по мотивам публикаций на tut.by и dev.by).

Но для Вайбера достаточно обычных програмеров. Я для проекта выше нужно еще постараться на наших просторах найти спецов. Нынче эти спецы кучкуются в европах и америках большей часть. Здесь остались либо постстуденты, либо старперы, типа меня в единичных экземплярах. Но, наприме, до Deep подходов я еще не добрался даже.
В итоге такой проект если где и делать, то в Америке, да будет дороже раз в 5-10. Но для инветсторов с подобным баблом — это мелочи, главное, что там есть кому делать.

Проясніть одну річ: спеціалісти по комп зору і деп лернінгу хіба не програмісти з певним нахилом? Для чого тоді 3-5 програмістів? Докрутити свістєлки і ....?

А ты просто либу, что обработку делает продавать будешь?
Ну и конечно можно найти такого спеца на все руки и за лет 7 он тоже сделает подобный продукт. Вот только через 7 лет рынок уже будет заполнен продуктами Сименса того же.

Програмисты конечно. При чем они и машин лернинг, и общую архитектуру и фронтенд там всякий делают и все одинаково хорошо и с удовольствием и задором :)

Так я ж про те й говорю. Навіщо тоді ще 3-5 прогерів? Ну ембадщика понятно, а інших?

Это... я там забув тег «сарказм» поставити. Зазвичай ті, хто шарить в МЛ не дуже так шарять у фронтенді, і навпаки. Якщо і шарять — то не дуже то й хотять тим займатись. Винятки є, але вони трапляються дуже рідко і за ними і так стоять в черзі дуже пристойні работодавці, знайти такого для свого проекта велика вдача. Це все при тому, що просто нормальний фахівець в якійсть одній галузі то вже цінний кадр.

Не получается так. У меня, например, мозг вскипает от подобного. Или программинг начинает представлять из себя копипасту с SO.
Может и есть люди, которые могут сразу в голове в быстрой памяти держать всё, но я таких не видел.
Ну, что поделаешь, если бог нас такими убогими сделал, тут одна надежда на искуственный интеллект.
Слава Роботам!

Обычно получается в таком случае одинаково плохо, но

с удовольствием и задором :)

Ну я одного вот видел человека у которого получалось, при том и там и там неплохо. Одного за 12 лет карьеры. И он уже «не с нами».

Тебе повезло, необычного человека увидел и даже общался с ним наверное.

Ну в природе такие есть, другое дело, что в случае коммерческого проекта не стоит ждать чуда, а стоит как ты и предложил выше искать отдельно МЛ отдельных бекендеров, отдельных фронтендеров и так далее с разумной степенью унификации.

Тут дело даже не в чуде, а в объеме работы. Ну не смогут 9 женщин родить ребенка за 1 месяц, как их не насилуй.
Да, можно найти людей, что могут многое из разных областей, но они ограничены 8 рабочими часами в день, точнее 4-6.
Но, можно конечно пичкать наркотой и стимуляторами и заставить работать 20 часов в день (4 на сон), а по мере подыхания, в печку отправлять.

Да, расслабьтесь вы все. Пройдет еще несколько лет и у американцев, европейцев, японцев будем покупать автоматизированные лаборатории следующего поколения с тем, что ты тут описываешь.
Да, можно пофантазировать почему бы не сделать здесь. Не сделать по следующим причинам:
1. Нет достаточного количества специалистов.
2. Нет денег для подобного проекта.
3. Фиг договоришься с тестированием на реальных материалах, а не по учебникам.
4. Еще пачка более мелких, типа политики, налогов, инвестклимата, согласований.

5. Зависит от того, правильно ли выбрали область для фокусировки.
6. Как расположена ткань.
7. Что именно мы изучаем.
8. И еще миллион задач, которые на сегодняшний день можно решать годами.

5. Зависит от того, правильно ли выбрали область для фокусировки.
Это решаемый технический вопрос.
6. Как расположена ткань.
И это решаемый технический вопрос.
7. Что именно мы изучаем.
А что мы изучаем?
8. И еще миллион задач, которые на сегодняшний день можно решать годами.
Или увеличением количества спецалистов. Я же предполагаю, что речь идет о решаемых сейчас задачах и что про полет завтра на Альфу Центавра здесь речь не идет.

И передвигаясь к этим вопросам ты первые 3 уже решил?

5. Вцелом да, но такие микроскопные системы довольно дорого выходят.
6. Не всегда. К примеру гистологическая проба (повернхонсно изучали). Смотришь 6 разичных изображений, по сути нет вообще ничего общего, а одна и та же патология.
7. В клетке просто много чего можно рассмартивать. Ядра, включения, мембраны и т.п. Есть вещи довольно простые, а есть сложные даже для ручного выявления.

Да первые три решены. Вцелом довольно интересная тема для обмена опытом и обсуждения в рамках круглого стола/конференции.

Я же с этим не спорю.
5. Да дорого и очень. Об этом я уже несколько раз написал здесь.
6. Вот для этого и нужен

1. Нужен специалист-медик по этим картинкам. ($2000)
, который тебе объяснит, почему он здесь видит патологию, а здесь ее нет. А да, это не разовая выплата, это чел на ставке.

7. Да, и если не знаешь, что искать не найдешь даже глазками. Или вы самообучение предпочитаете. Вот тебе числодробилка пачка картинок, обучись сама?

Только речь же о ТС и его идее, а не о тебе.

А обсуждать здесь вам просто не с кем. Кто тут еще занимается подобным? Никто. А с теми, кто работает с другими картинками и другими объектами исследования точек соприкосновения будет очень мало.

Ну и такой нескромный вопрос, вы чисто украинская контора, что нашла сама финансирование в Украине?

Да мы в Украине. Работали с профильными спецами. Просто тема ТС настолько интересная, востребовання и при этом сложная, что можно целое комьюнити создавать для ее реализации.

А деньги есть? Или как обычно?
Я бы присоединился, возможно, но я не знаю современных подходов с Deep алгоритмами (обобщаю, потому как этот термин сейчас много к чему приделали). И вообще в визуальных пока слаб.

Советую автору заскочить на петровку и попросить полистать атласы по гистологии и патморфологии. И заценить, насколько оно все похоже.
в свое время в универе насмотрелся в эти микроскопы (слава Богу, хоть препараты мы сами не делали) и знаю, насколько бывают визуально разные препараты, сделанные из одного большого образца ткани. И насколько бывают похожи разные болезни под микроскопом.
Опытный лаборант быстро адаптируется к качеству препарата и подстраивается под его особенности. К тому же он, как правило, знает что ищет (есть предварительный диагноз, есть диагнозы под вопросом). Программа может принять параметры за валидные, но соответствующие другому шаблону (а не невалидные для данного шаблона), не сделает корректировку (на плохую окраску, не разберется, что препарат сделан из периферии патологической зоны, а не центра, например) и в итоге выдаст неверный диагноз. действуя строго по алгоритму.
Навскидку, компьютер будет быстрее и точнее считать, например, разные клетки крови в поле зрения. Но какова будет стоимость оборудования и софта, и кто захочет эту автоматизацию, если лаборанты без проблем справляются с такой задачей уже сотни лет?
ЗЫ. годика так с 2,5 −3 назад искал вакансии прогера, связанные с медициной, т.к. первое образование у меня медицинское. не нашел ни одной...

Привіт, я працюю на такій робимо програми для лікарень з усього світу, спеціалізація — генетика. Центри розробки два, україна — ISD, польща — SoftSystem. В польщі суцільні костилі, страрий стек і багато гавнокоду. Плюси — хороша команда і мета роботи, а це підбадьорує коли розумієш що працюєш в сфері health care.

Ответ очень простой. Как устроен типичный анализ? Долго-долго готовишь препарат, наносишь так чтобы попало достаточно материала но не слишком много, окунаешь в разные красители и промывки — а потом кладешь под микроскоп, и через 2 минуты все ясно. Нет смысла автоматизировать эти 2 минуты, если остальной процесс занимает кучу времени и сил.

Разрешите с Вами не согласиться. Аргументы:
1. Достаточно большой процент исследований занимает цитология — снимается поверхностный слой клеток, наносится на стекло и рассматривается.
2. Даже, если брать Ваш вариант. Нарезка, покраска, промывка — 30% стоимости, 2 минуты осмотра — 70% стоимости.

Поверхностный слой клеток нельзя просто взять и рассмотреть. Его нужно равномерно распределить, закрепить на стекле, покрасить и, возможно, после рассмотрения покрасить иначе. А откуда такие странные оценки стоимости? Обычно если весь процесс выполнен правильно, то либо красные/синие/еще какие участки выделены — и тогда искомое заболевание есть, либо ничего не выделено — и тогда его нет, квалификация для этого этапа требуется минимальная

...ну либо это не простой случай теста на что-то, а постановка диагноза по комплексу признаков — но пытаться это автоматизировать по-моему дохлый номер, тут и человека который нормально с такой задачей справится фиг найдешь. Это как определение смысла текста, только текст с ошибками, местами стерт, и на неизвестном языке с корпусом в полторы сотни страниц

Вспоминая Шекли, «Координаты чудес» — кто будет нести ответственность за ошибки распознавания?

Рынок данной технологии огромен. На первый взгляд, реализация не представляет сложности. Почему нигде в мире нет таких анализаторов человеческих тканей?
Не знаю, поможет ли чем, но судя по активности ребят из School of Computing and Mathematical Sciences of Oxford Brookes University — они проработали чуть ли не каждую возможность автоматизации результатов различных диагностик (рентген, микроскопы, МРТ). Они доводили изделие до работающего прототипа и оставляли для свободного доступа. Множество годных публикаций по различным темам. Часто они работают на прототипированием изделий на заказ.
есть небольшая отрасль — патоморфология, где до сих пор рулит рутина

Там очень специфическая рутина по распознаванию визуальных образов.
Поскольку вы поставили в один ряд снятие изображения с микроскопа и его анализ — попробуйте погуглить эти картинки, и сделать анализ в ручном режиме.

Недавно попадалась вакансия, может даже на DOU, которая пыталась делать аналогичную штуку с рентгеном. Ваканисия само собой по machine learning.

С рентгеном все иначе. Там макрообъекты, требующие учета индивидуальных особенностей. А в патоморфологии клеточный уровень и однозначные признаки нормы и патологии.

Признаки прийдётся формулировать в понятных машине терминах. Есть мнение, что это будет >99% работы, и результат будет вероятностным даже если исходная формулировка выглядела однозначной. Без каких-то прорывных идей, методы для рентгена и для клеток будут в принципе одни и те же.

Слова «в ручном режиме» выше, имелось в виду руками сделать то, что будет делать машина. Я не заметил позицию-компанию.

Это всё не в плане отговорить от идеи, просто имейте в виду, где будут основные проблемы.
Немного в тему: xkcd.com/1425

Точно таку ідею пропонував Микола Островський (www.facebook.com/...le.php?id=100009448985211) на Стартап Креш Тесті 26 лютого в Івано-Франківську www.facebook.com/...ermalink/815063825292852

Можете спробувати сконтактуватися з ним

Все знают о существовании медицинских лабораторий, которые работают на анализаторах, аппаратах, которые без участия человека анализируют множество показателей жидкостей человеческого организма.

Прикольно, нет , не все знают. А есть апи ?

Неа, это какой-то допотопный пылесос . Надо девайс, небольшой, как телефон сделать, микроскоп туда с кучей мегапикселей добавить и по апи на анализатор отправлять картинку . Вдруг плохо стало , чик аппаратом, он тебе по нормам общим .. шое точно можно , пять секунд и уже знаешь чего делать. Вот это классная идея !

реализация не представляет сложности

Может и не представляет. А вот внедрение. Все медицинское оборудование должно иметь или сертификат, или лицензию (точно не помню, давно это было), по которому этому оборудованию разрешено применение в медицине. Скажем, тот же самый микроскоп имеет этот сертификат. А вот то что вы получите его для вашего анализатора — это большой вопрос. Вся эта процедура долгосрочная, бюрократическая и требует больших вложений. Я бы без спонсора и не начинал

Там разные категории — дефибриллятор или автомоматическая капельница критичны для жизни. Тонометр, кардиограф или тот же микроскоп — нет.

Есть препараты (так называемые, стекла). Они хранятся очень долго и в архиве можно найти много тысяч таких. Правда, нужно снимать.

Тут есть такой нюанс.
Готовясь к экзамену мы многократно пересматривали комплекты препаратов под микроскопом, пока не научились узнавать их все «в лицо». Но это хак, связанный к тому же с ограниченным количеством таких комплектов.
Научить программу узнавать одно фото из многих тысяч не так трудно, у нее в распоряжении кремниевая память...
Совсем другое дело — прочитать в учебнике, какие изменения на клеточном уровне характерны для данного нозологического состояния и суметь распознать их под микроскопом. даже в достаточно типичных случаях (а в универе обычно именно они) первое время не узнаешь вообще ничего!
А программа должна будет действовать именно по второму сценарию — распозначать клетки, их изменения, количество каждых и искать в базе, какому диагнозу это соответствует. тут просто «отфоткать много тысяч образцов» не поможет, ведь задача программы — не выявить закономерности в ваших тысячах, а несколько иная...
Я считаю, будет очень сложно именно с соотнесением распознанной картинки и соответствующего (-щих) диагноза.

ІТ-шники вам можуть підказати про частину процесу на боці ком’ютера. Коли ще дані не внесені туди, то питання більше до фізиків чи медиків...

На самом деле запилить не сложно, можно обучить нейронную сеть распознавать патологии, другое дело что нужны данные, у вас есть пара тысяч фоток тканей, здоровых и не очень, чтобы научить (в буквальном смысле) программу отличать здоровые ткани от не здоровых?

Возможно, как раз из за того что

На первый взгляд, реализация не представляет сложности
это только на первый взгляд. И «цель не оправдывает средства»

Подписаться на комментарии