Brainscan.ai to gdański startup, który adresuje problem błędnych interpretacji radiologicznych i kolejek do interpretacji medycznej tomografii komputerowej. Twórcy firmy stworzyli oprogramowanie wykorzystujące uczenie maszynowe do analizy obrazów tomografii komputerowej głowy w celu wykrycia i klasyfikacji zmian w mózgu.
Projekt rozpoczął się od pasji do sztucznej inteligencji jednego ze współzałożycieli Marka Trojanowicza – obecnie CTO Brainscan. Pracując ze środowiskiem medycznym, wykonując projekt wykorzystania sztucznej inteligencji w kapsułkach endoskopowych w 2017 roku, dowiedział się o problemach w radiologii, szczególnie w interpretacji tomografii komputerowej.
Następnie startup rozpoczął ścisłą współpracę z radiologami. Dzięki temu powstała przeglądarka plików Dicom (standardowego formatu obrazów z badań TK) z dostępem w chmurze z funkcjami opartymi o sztuczną inteligencję. Dzięki niej możliwe jest wyszukiwanie i określanie guzów, krwawień, udarów, ognisk następujących po udarze oraz klinicznie istotnych zwapnień w tkankach miękkich. Co więcej, opracowano mechanizmy wyszukiwania oparte na zoptymalizowanych metodach analizy tkanki miękkiej i wcześniej wspomnianych zmianach, dzięki którym radiolog, wybierając część mózgu obrazu TK uzyskuje natychmiastowy dostęp do wszystkich podobnych przypadków z sugerowaną klasyfikacją.
Niedawno firma Brainscan dostała 1 mln dolarów od Narodowego Centrum Badań i Rozwoju. Finansowanie pozwoli na dalszy rozwój silnika analitycznego 3D. Dzięki temu rozwiązaniu, radiolog będzie mógł przygotować szybszą i bardziej dokładną interpretację tomografii komputerowej.
W tej chwili Brainscan szuka podmiotów medycznych i ośrodków badawczych, które chciałyby zostać partnerami w tym projekcie, dzieląc się wiedzą i dając dostęp do zestawów danych Brain TK, w zamian za wczesny dostęp do gotowego produktu, z możliwością wykorzystania do celów medycznych i edukacyjnych.
