Ученые Санкт-Петербургского государственного электротехнического университета «ЛЭТИ» совместно со специалистами НМИЦ имени В. А. Алмазова обучили нейросеть оперативно выявлять рак молочной железы на ранних стадиях по КТ-снимкам.
Как сообщили ТАСС в пресс-службе вуза, диагностика с помощью новой системы занимает всего несколько минут, тогда как сегодня на расшифровку одного исследования уходит до суток. При этом технология позволяет снизить вероятность врачебной ошибки на 20%.
Руководитель проекта OncоDetect AI, магистрант ЛЭТИ Денис Степаненко подчеркнул, что разработка способна сохранить тысячи жизней. Она будет востребована врачами, больницами и производителями ПО для диагностического оборудования, поскольку кратно ускоряет обследование и снижает затраты медучреждений на дополнительные исследования.
В вузе напомнили тревожную статистику: по данным НМИЦ радиологии Минздрава России, ежегодно в стране от рака молочной железы умирают от 4 до 7 тысяч женщин. Высокая смертность объясняется поздним выявлением заболевания — даже современное оборудование не всегда позволяет разглядеть начальные признаки, а анализ одного КТ-снимка может занимать целые сутки.
Ученые создали прототип медицинского ПО — систему поддержки принятия врачебных решений, ядром которой стала модель искусственного интеллекта. Аналогов на российском рынке пока нет: существующие цифровые решения не работают со снимками КТ для диагностики рака молочной железы.
Алгоритм прост: пациентка проходит КТ, снимки поступают на сервер, где нейросеть автоматически обрабатывает их и выделяет подозрительные фрагменты. Затем помеченные снимки попадают к врачу, который выносит окончательное заключение. Весь процесс занимает считанные минуты.
Нейросеть обучили на 65 исследованиях и 7 тысячах полностью обезличенных снимков из базы НМИЦ имени Алмазова. В каждом исследовании присутствовали очаги онкологии, но не на всех срезах — это позволило модели научиться отличать здоровые ткани от пораженных.
Разработка отнесена к критическим технологиям России по направлениям «Искусственный интеллект» и «Технологии диагностики и терапии онкологических заболеваний». Она выполнена в рамках акселерационной программы «Стартапы ЛЭТИ» федерального проекта «Технологии».
