Можем выдохнуть: нейросеть определит COVID-19 по флюорографии
Российская разработка позволит с точностью 80% быстро поставить предварительный диагноз COVID-19 по рентгеновским снимкам и предотвратит 13% человеческих ошибок. Добиться этого удастся благодаря использованию нейросети для определения пневмонии, которая сейчас обучается с помощью изображений легких зараженных коронавирусом людей. Система уже может учитывать такие отличительные особенности этого заболевания, как локализация воспалительного процесса и синдром матового стекла. Ожидается, что внедрение искусственного интеллекта снизит время обработки снимка и увеличит точность диагностики в тех регионах, где ощущается нехватка квалифицированного медперсонала и специализированных тест-систем.
Атипичное затемнение
Быстрые тест-системы для выявления коронавируса пока распространены недостаточно. А те из них, которые применяют сейчас активнее всего, позволяют поставить диагноз не ранее чем через 24 часа после взятия биоматериала. Поэтому врачи ищут альтернативные способы, с помощью которых можно определить заболевание по ряду свойственных ему косвенных признаков. Российские ученые предложили использовать для предварительной постановки диагноза рентгеновские снимки легких, анализом которых займется специально обученная система искусственного интеллекта.
— В настоящее время врачи нашли такие отличительные признаки коронавирусной пневмонии, как интерстициальное (воспаление и нарушение структуры альвеол. — «Известия») поражение легких преимущественно с обеих сторон. При нем усиливается легочный рисунок, а также характерные инфильтративные (скопление жидкости. — «Известия») изменения в виде затемнений, — рассказал руководитель Центра искусственного интеллекта университета Иннополис Рамиль Кулеев. — Для выявления данных особенностей мы в настоящее время обучаем нашу нейронную сеть, которая прежде специализировалась на раннем обнаружении признаков обычной пневмонии.
Кроме того, система способна учитывать характерный для коронавирусной пневмонии синдром матового стекла, при котором изображение ткани на снимке становится размытым.
Причем для обучения нейросети разработчики используют реальные снимки легких заболевших COVID-19 людей. Они берутся из открытой базы данных, размещенной на сайте Github, которая оперативно пополняется по мере развития эпидемии. Если же говорить о предположениях на тему отличительных свойств коронавирусной пневмонии, то они уже подтвердились результатами международных научных работ.
— Недавно научный журнал Radiology опубликовал исследование КТ-снимков зараженных коронавирусом пассажиров с круизного лайнера Diamond Princess, — пояснил ассистент-профессор университета Копенгагена, ведущий научный сотрудник университета Иннополис Булат Ибрагимов. — По его результатам более половины пассажиров, у которых еще не было выраженных симптомов заболевания, имели затемнения в легочных полях.
По мнению эксперта, этот факт также говорит о диагностическом потенциале флюорографических исследований, которые на сегодняшний день считаются наиболее безопасным и распространенным инструментом для анализа органов грудной клетки.
Кабинет с подключением
В настоящее время команда ученых уже провела первичное тестирование методики и сравнила ее эффективность с врачебными результатами диагностики.
— В рамках эксперимента мы установили, что точность определения патологии у нашей нейросети составляет 80%, — отметил Рамиль Кулеев. — При этом она смогла зафиксировать отклонения там, где врач не смог их обнаружить — произошло это в 13% исследований.
Согласно мнению ученого, это говорит о потенциальных возможностях системы искусственного интеллекта по предотвращению врачебных ошибок. При этом точность определения диагноза разработчики планируют улучшить, обучая систему с помощью новых снимков, количество которых они надеются уже в ближайшее время довести до нескольких тысяч образцов.
Интерес к разработке со стороны медицинского сообщества «Известиям» подтвердили в республиканском клиническом противотуберкулезном диспансере Татарстана.
— Когда врач-клиницист сталкивается с пациентом, имеющим признаки заражения коронавирусной инфекцией, в своем арсенале он имеет ограниченный набор инструментов, позволяющих оперативно поставить диагноз, — сообщил заведующий рентгенодиагностическим отделением диспансера Сергей Коновалов. — Поэтому автоматическое распознавание результатов распространенной в нашей стране цифровой рентгенографии действительно могло бы помочь специалистам в выявлении у больных с COVID-19 тех прогрессирующих изменений в легких, которые являются его характерными признаками.
Ожидается, что предстоящее внедрение системы будет предполагать подключение рентгенографических кабинетов отечественных лечебных заведений к облачному онлайн-сервису, который предназначен для оперативной обработки полученной от врачей информации. Это позволит уменьшить необходимое для исследования снимков время, увеличит точность диагностики и улучшит ее качество — особенно в тех регионах, где ощущается нехватка квалифицированного медперсонала и специализированных тест-систем.
Также использование сервиса может существенно снизить нагрузку на врачей-рентгенологов, что будет актуально при увеличении количества исследований на фоне дальнейшего развития пандемии. Наконец, в исключительных обстоятельствах станет возможен вариант полностью дистанционного изучения результатов исследований без участия местного врача, что станет значимым шагом в развитии телемедицины. Однако и в этом случае в кабинете c табличкой «Рентген» должен находиться лаборант, который сможет производить качественные снимки.
