В Мариинской больнице создают искусственный интеллект для лучевой диагностики

04 сентября 2019

В последнее десятилетие искусственный интеллект (ИИ) стал развивающейся областью исследований, влияющих на структуру занятости населения и на сам процесс выполнения работы. Использование ИИ повышает эффективность задач, которые исторически выполнялись людьми. Некоторые повторяющиеся задания были заменены искусственным интеллектом, потому что его применение обеспечивает оптимизированные, эффективные результаты в многозадачных сферах, а также был достигнут значительный прогресс в разработке машинного обучения. ИИ и машинное обучение обеспечивают более точное и быстрое выполнение задач и могут применяться одновременно в нескольких областях. Благодаря быстрому росту вычислительной мощности и технологий, ИИ, наряду с робототехникой, находится на острие развития медицины.

Так, применение ИИ ускоряет процесс анализа больших данных, но для этого его необходимо обучить. С весны 2019 года специалисты Мариинской больницы начали обучать нейросеть определять степень продольного плоскостопия совместно со специалистами компании Care Mentor AI. После этого стартовала реализация проекта по разработке ИИ для лучевой диагностики. Предполагается, что искусственная нейронная сеть будет изучать и анализировать КТ-снимки органов грудной клетки, полученных при помощи компьютерной томографии, помогая врачу-рентгенологу выявлять патологию.

Главной целью первого проекта стало определение степени продольного плоскостопия с помощью машинного анализа рентген-снимка, а именно:

  1. Сначала собирается база рентгенограмм. Как можно больше для лучших результатов.
  2. Далее подготовленную базу снимков стоп отправляют в Care Mentor AI для отбора подходящих рентгенограмм для обучения нейросети.
  3. После особой обработки врач-рентгенолог получает снимки обратно для дальнейшей разметки таким образом, чтобы продемонстрировать нейросети, какие именно действия нужно выполнить для получения диагностической информации. Врач отмечает на каждом снимке три реперные точки, по которым проводят линейные и угловые измерения.

За три месяца собрали и разметили 2 тыс. рентгенограмм, но результаты бета-версии были неудовлетворительными – нейросеть допустила ошибки выше установленной нормы. Тогда загрузили еще 2 тыс. снимков стоп для глубинного машинного обучения. Сейчас база насчитывает более чем 4 тыс. рентгенограмм.

Второй проект по разработке ИИ для лучевой диагностики значительно масштабнее и более трудоемкий. При обучении нейронной сети анализу КТ-изображения органов грудной клетки будут применять тот же метод, что и в первом проекте. Сложность заключается в том, что для выявления и определения патологий нужно использовать намного больше критериев, так как патологий легких несметное количество. Для обучения потребуется база из не менее 10 тыс. снимков, размеченных врачом-рентгенологом. Проект действительно амбициозный и требует большого опыта за плечами и обширного архива. Планируется, что первые результаты бета-версии будут получены к следующему году.

Перспектива внедрения ИИ в сферу здравоохранения многообещающая. ИИ может анализировать большие объемы данных и превращать эту информацию в функциональные инструменты, которые могут помочь как врачам, так и пациентам. Повышенная интеграция ИИ в повседневные медицинские приложения может повысить эффективность лечения и снизить затраты различными способами.

Правильный анализ рентгенограмм это трудоемкий, требующий максимальной концентрации и времени процесс. Эффективность лучевой диагностики повысится, так как искусственная нейросеть возьмет на себя анализ сложных, больших, утомительных измерений. Предполагается, что после машинного обучения нейросеть сможет выявлять патологию не более чем за три секунды, определять ее вид, предоставлять описание рентгенограммы и рекомендации для последующих обследований, при этом результат работы ИИ контролируется врачом.

Использование искусственного интеллекта на рынке здравоохранения растет из-за постоянного спроса на носимые технологии, цифровую медицину и общего преобразования отрасли в современную цифровую эпоху. Общие инвестиции государственного и частного секторов в ИИ в сфере здравоохранения ошеломляют: по некоторым оценкам, ожидается, что к 2021 году они достигнут $6,6 млрд. Предполагается, что лучшие приложения с применением ИИ могут обеспечить ежегодную экономию в 150 миллиардов долларов к 2026 году.

Фото: Сайт городской Мариинской больницы