Премия Рунета-2020
Казань
+3°
Boom metrics
Наука28 марта 2023 11:10

Чувствительность алгоритма 91%: В Татарстане внедряют нейросеть, которая может определить злокачественную опухоль

В Татарстане внедряют сверхточную нейросеть, определяющую злокачественную опухоль
Чтобы обучить нейросеть через нее прогнали более 100 тысяч анонимных маммограмм.

Чтобы обучить нейросеть через нее прогнали более 100 тысяч анонимных маммограмм.

Фото: Алексей БУЛАТОВ

Сверхточный инструмент для обнаружения признаков рака молочной железы, в том числе вероятности злокачественности опухоли, «Третье Мнение. Маммограммы» с 2019 года разрабатывается компанией с офисом в татарстанской особой экономической зоне «Иннополис».

По сути, это цифровой ассистент врача, программа, работающая на основе технологии «компьютерного зрения» в условиях рентген-диагностики. Обучаемый в Татарстане искусственный интеллект выявляет кальцинаты, лимфоузлы, асимметрию плотности тканей, нарушение архитектоники, утолщение кожи и отеки.

- При интеграции в работу первичного звена здравоохранения задачей этого цифрового ассистента является распознавание вероятности наличия у пациента злокачественной опухоли по шкале BI-RADS - стандартизированная шкала оценки результатов маммографии, - рассказала гендиректор компании «Платформа Третье Мнение» Анна Мещерякова.

По словам разработчиков, главная особенность этой электронной программы состоит в том, что в ней впервые в мире используется сложная «геометрическая» архитектура нейросети. Это позволяет электронному помощнику врача одновременно изучать данные медицинского обследования сразу в нескольких проекциях. Для этого, как и другие, эту нейросеть пришлось обучить. Она изучила более 100 тысяч анонимных маммограмм.

Для справки, ежегодно в России обнаруживают около 80 тысяч новых случаев рака молочной железы (РМЖ). До 28% из них диагностируются на поздних стадиях. Создатели новой нейросети считают, что только с ее помощью можно выявить опухоль в 6% от всех случаев обнаружения РМЖ в Татарстане. Возможно, это только начало. В проект уже вложены десятки миллионов рублей.

ГДЕ ПРИМЕНЯЕТСЯ

Данный сервис с нейросетью применяется в двух сценариях - «ассистент врача» и «бинарный триаж». В первом случае программа производит поиск и выделение зон интереса для фокусировки внимания врача, графически отмечая признаки патологии на изображении, а также автоматически формирует предварительно заполненный протокол описания исследования в соответствии с методическими рекомендациями Министерства здравоохранения России. В случае «бинарного триажа» происходит сортировка исследования и маркировка тех, где были обнаружены патологические признаки. Они помечаются особым статусом в специальном столбце в информационной системе, которую использует медицинское учреждение.

– Модуль для анализа маммограмм внедрен через Центральный архив медицинских изображений и обрабатывает их совместно и под контролем специалистов Референс-центра. В ближайший год планируется проанализировать до 200 тысяч маммографических исследований, поступающих в том числе из местных районных поликлиник. Так, к системе в Татарстане уже подключены 26 маммографов, - отметила Анна Мещерякова.

По ее словам, разработка самой программы завершена, что позволяет использовать ее не только в Татарстане, но и по всей России. Но доработка нейросети и ее дальнейшее обучение будет продолжаться непрерывно.

ЭКОНОМИЯ ВРЕМЕНИ ДО 30%

Новаторство данного цифрового-ассистента заключается еще и в том, что он экономит врачу до 30% его рабочего времени, которое тот тратит на расшифровку одного исследования. При этом увеличивается не только скорость обработки данных, но и пропускная способность отделений лучевой диагностики. Речь идет о возможности проведения маммографического скрининга с достижением целевых параметров охвата целевой группы населения для повышения выявляемости РМЖ на ранних стадиях.

Так, работа по сценарию «ассистент врача» повышает точность диагностики, способствует снижению числа пропусков и ошибок. Цифровой помощник производит автоматическое структурированное описание патологических признаков, что повышает объективность результатов, что особенно важно при динамическом наблюдении. В рамках «бинарного триажа», при сортировке потока изображений программа формирует «цифровую очередь». Это когда хронологически более поздние исследования, но с выявленными нарушениями, будут помещены выше в рабочем списке врача, чем более ранние, но без отклонений от нормы. Таким образом, оптимизируется нагрузку на специалиста, что неизбежно дает ощутимый экономический эффект

ВМЕСТЕ ЛУЧШЕ И ТОЧНЕЕ

К слову, изобретенная в Татарстане программа получила регистрационное удостоверение, которое подтверждает, что сервис является медицинским изделием и относятся к третьему максимальному классу риска применения. Чувствительность алгоритма составляет 91%, а специфичность – 84%.

- Что касается именно безопасности, то она выше, чем без использования цифрового помощника, так как машина и врач вместе «видят» лучше и точнее. Заключение подписывает врач, а искусственный интеллект – это цифровой помощник, который снижает рутинную нагрузку. Программа фокусирует внимание специалиста на областях, где она обнаружила тревожные признаки, - объяснила Анна Мещерякова.

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ

Люди со светлой кожей - в группе риска: онколог из Татарстана об опасностях меланомы

Самый распространенный в республике – рак кожи (подробности)

СЛУШАЙТЕ ТАКЖЕ

Можно ли похудеть на интервальном голодании (подробнее)

Следите за актуальными новостями Татарстана, Марий Эл и Чувашии в наших сообществах в Одноклассниках и ВКонтакте, а также подписывайтесь на каналы КП-Казань в Яндекс.Дзен и Telegram