Автор: 
Российские учёные 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 отдалённых 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.
Учёные 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. Неискажённые 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 директор Высшей школы прикладной физики и космических технологий СПбПУ Елена Величко.
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).
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 её 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.
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%.
Последние результаты совместной работы учёных опубликованы в International Journal of Gynecologic Cancer. В этой статье учёные 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. Учёные уверены, что скрининг с помощью новой системы искусственного интеллекта поможет медикам выявлять опасную патологию на самом первом этапе развития.
