Ваш браузер не поддерживает элементы с видео.
В университете «ЛЭТИ» разрабатывают сразу несколько умных технологий для медицины. Вместе с Национальным исследовательским центром хирургии имени Вишневского в Москве петербургские учёные создали интеллектуальную платформу, которая анализирует рентгеновские снимки поджелудочной железы и выявляет патологии. Робот находит злокачественные опухоли на ранних стадиях с точностью 95%. Вскоре процент возрастёт до 97 и нейросеть можно будет использовать в клинической практике.
«У нас одна сетка выделяет, сегментирует саму поджелудочную железу, а вторая определяет наличие или отсутствие рака. И подсвечивает его для врача. Дальше врач принимает решение, что делать. Всё остальное – это на откуп врача», – отметил Николай Староверов, доцент кафедры электронных приборов и устройств СПбГЭТУ «ЛЭТИ».
Нейросети — популярная, но не единственная умная технология. В другой лаборатории «ЛЭТИ» учёные используют альтернативный подход, который тоже относят к сфере искусственного интеллекта. Машина не проходит обучение по тысячам рентгеновских снимков, а использует набор заранее определённых алгоритмов поиска особых точек на МРТ-снимке головного мозга. Если такие точки образуют нетипичную для мозга структуру — это повод обратить внимание врача на ту или иную область. Робот не ставит диагноз, а только указывает — в конкретном месте что-то не в порядке. Возможно, возникла опухоль или дегенеративные изменения.
«У нас получилось лучше, чем нейросетью. Мы сравнивали с аналогами. В среднем, лучшие из нейросетей, которые мы находили, они в 92-95 % случаев верно угадывают аномалию. У нас — 98%», – отметил Антон Филатов, доцент кафедры МО ЭВМ СПбГЭТУ «ЛЭТИ».
В перспективе умные технологии помогут спасти многие жизни. Роботы способны обрабатывать все поступающие в клинику КТ- и МРТ-снимки, чтобы искать в них не только прицельно нарушения, на которые жалуется пациент, но и проводить полный фоновый скрининг органов. И в случае обнаружения патологий — уведомлять лечащего врача. Подход позволит ловить изменения на самых ранних стадиях, когда ещё нет выраженных симптомов. И уберечь пациента от хронического течения болезни.