В России научили искусственный интеллект выявлять патологии лёгких по снимкам пациентов.
Учёные СПбГЭТУ «ЛЭТИ» совместно с коллегами из НМИЦ им. В. А. Алмазова создали диагностическую модель для автоматического выявления патологий в легочных тканях. На основе этой разработки будет создан отдельный инструмент, который поможет врачам быстрее выявлять повреждения в кровеносных сосудах лёгких.
— Лёгочная гипертензия является одним из самых опасных заболеваний сердечно-сосудистой системы и характеризуется повышенным давлением в малом круге кровообращения. Это приводит к структурной перестройке сосудов, что влияет не только на организм пациента, но и на эффективность его лечения, — говорят учёные.
Состояние легочных сосудов оценивается на основании микроскопических снимков тканей. Специалисты дают количественные характеристики повреждённых участков, однако процесс ручной обработки снимков требует много времени и высокую квалификацию сотрудника. В связи с этим авторы нового проекта решили использовать компьютерные технологии для автоматизации данного процесса.
Для реализации этой идеи была создана база данных, в которую вошло 609 микрофотографий легочных сосудов. Каждое изображение было тщательно проанализировано, и на них были выделены мельчайшие структурные элементы. Эта база служит основой для обучения нейросети, способной самостоятельно оценивать состояние тканей и идентифицировать отдельные элементы на снимках. Проверка показала, что точность оценки составляет 97%.
В настоящее время разработчики модели продолжают работать над её усовершенствованием и созданием специального приложения, которое позволит медикам быстро анализировать полученные снимки. В будущих обновлениях планируется расширение функциональности модели: она будет автоматически классифицировать сосуды и делить их на группы, что значительно облегчит процесс диагностики.