Российские ученые испытывают систему искусственного интеллекта для анализа медицинских снимков. Предполагается, что она будет выявлять патологии органов ЖКТ, гинекологические заболевания и опухоли. Система будет полезна при массовых скрининговых исследованиях, а также для обследования пациентов в отдаленных регионах, где высокотехнологичное медицинское оборудование практически недоступно, считают разработчики. На начало 2021 года запланированы первые клинические испытания технологии на базе Национального медицинского исследовательского центра имени В.А. Алмазова.
Заглянуть внутрь
Ученые Санкт-Петербургского политехнического университета Петра Великого (СПбПУ; вуз-участник проекта повышения конкурентоспособности образования «5-100») совместно с Национальным медицинским исследовательским центром имени В.А. Алмазова разработали систему для анализа эндоскопических изображений слизистых органов и поддержки принятия врачебных решений. Снимки получают с помощью эндоскопов — приборов, которые представляют собой металлические или пластиковые трубки разной гибкости. Их вводят в тело человека через естественные отверстия. Как правило, приборы оснащены осветительной и оптической системой. Неискаженные изображения внутренних органов регистрируются с помощью фото- и видеокамер.
Исследователи применили к анализу медицинских изображений методы искусственного интеллекта. В итоге получился программный комплекс, который анализирует эндоскопические изображения и помогает врачу определить различные диагностические состояния, сообщила «Известиям» директор Высшей школы прикладной физики и космических технологий СПбПУ Елена Величко.
— В случае применения системы исключается субъективность оценки медицинских изображений и повышается возможность получения квалифицированной консультации в отдаленных регионах нашей страны, — отметила специалист.
С помощью нового комплекса можно будет выявлять патологии органов ЖКТ (например, гастрит или язву), условно доброкачественные гинекологические заболевания (эндометриоз, миома матки), и даже рак (например, при кольпоскопии — рак шейки матки).
По мнению разработчиков, комплекс будет удобен при проведении массовых скрининговых исследований, а также для обследования пациентов в отдаленных населенных пунктах, где не хватает врачей.
Найти очаг болезни
В системе применяются нейронные сети. Искусственный интеллект обучили выделять и классифицировать патологии на эндоскопических изображениях. Для этого различные параметры описали с помощью математических формул. Система обрабатывает изображения в три этапа: это обнаружение, сегментация и классификация. На первом система определяет основную область поражения слизистых и выделяет ее ограничивающей рамкой. При сегментации искусственный интеллект делит изображение на несколько значимых частей. На этапе классификации система определяет, совпадает ли изображение со снимками известных ей отклонений.
— На выходе программа выделяет подозрительную область (или области, если очагов несколько) и формирует вероятность наличия той или иной патологии в ней, — сообщил «Известиям» ведущий инженер лаборатории «Промышленный интернет вещей» СПбПУ Виталий Павлов.
Для обучения системы нужно обработать большой массив данных, поэтому исследователи используют мощности Суперкомпьютерного центра Политехнического университета. На предварительном этапе специалисты оценили эффективность классификации изображений на «здоровые» или «нездоровые» группы. Точность составила 96%.
В клинической практике
Первые тесты системы на базе Национального медицинского исследовательского центра имени В.А. Алмазова запланированы на начало 2021 года, сообщили разработчики. При скрининговых исследованиях, особенно если вопрос касается трактовки визуальных изображений, есть две принципиальные составляющие, отметил в беседе с «Известиями» директор клиники ФГБУ НМИЦ имени В.А. Алмазова Эдуард Комличенко.
— Первая — это получение качественного изображения изучаемой поверхности. Над этим мы весьма успешно работаем и уже сейчас имеем большие возможности. Вторая — их точная интерпретация, поиск визуальных признаков неблагополучия в прямом понимании этого термина, а также совокупности визуальных признаков, позволяющих заподозрить это неблагополучие. И вот здесь машинный анализ показывает удивительные результаты, — сказал специалист.
Последние результаты совместной работы ученых опубликованы в International Journal of Gynecologic Cancer. В этой статье ученые сконцентрировались на диагностике рака шейки матки. Как сказано в исследовании, в России в 2018 году было зарегистрировано почти 17 тыс. случаев этой болезни. В числе проблем — недостаточный охват вакцинацией против вируса папилломы человека и недоступность скрининга. Ученые уверены, что скрининг с помощью новой системы искусственного интеллекта поможет медикам выявлять опасную патологию на самом первом этапе развития.