ИИ приступил к диагностике рака06.08.2024 19:01

Первый ИИ-проект в патоморфологии, которая изучает патологические процессы при помощи исследований изменений в клетках, получил регистрационное удостоверение Росздравнадзора. Решение PathVision.ai отечественной компании «Цифровой онкоморфолог», использует технологии Deep Learning для обработки и поиска изменений в отсканированных столбиках ткани. Результаты клинических испытаний показали, что решение увеличивает скорость и точность диагностики рака предстательной железы. Какое будущее у ИИ в медицине, и с какими сложностями сталкиваются участники этого сегмента рынка, читайте далее.

От идеи до первоначальной версии продукта

Идея применения искусственного интеллекта в диагностике заболеваний у разработчиков проекта PathVision.ai возникла в 2018 году. Они подготовили несколько прототипов нейросетей, которые обрабатывали разные виды медицинских изображений, выявляя патологии. С помощью ИИ на рентгеновских снимках искали изменения в легких и верхних конечностях, диагностировали рак кожи на дерматоскопических изображениях, опухоли головного мозга на МРТ. Кроме того, был создан прототип решения для диагностики рака предстательной железы на патоморфологических слайдах.

В 2020 году именно последний прототип был определен как самый перспективный.

Решение использует технологии Deep Learning. Чаще всего они применяются в тех случаях, когда необходимо создать ИИ, воссоздающий деятельность человека. Подготовив достаточное количество размеченных данных, нейросеть научили определять паттерны рака, которые были в обучающем наборе данных. Это позволило алгоритмам уже самостоятельно находить признаки присутствия опухолей на слайдах, которые искусственный интеллект не видел ранее. К лету 2020 появился MVP, обученный примерно на 500 слайдах.

ИИ может найти изменения, которые не заметит врач

Затем было получено еще больше данных для обучения, которые позволили улучшить метрики. Параллельно, до конца 2021 года, велась работа над интерфейсом: улучшилось качество разметки, была решена проблема с отображением полигонов, доработан внутренний разметчик, разработан софт для выделения столбиков и добавлена функция заключения по столбикам.

«Внедрение искусственного интеллекта в патоморфологию — это настоящий прорыв для российской медицины, — говорит основатель проекта PathVision.ai Геннадий Попов. — Представьте себе, что диагнозы ставятся быстрее и точнее, а пациенты получают лечение, когда это действительно необходимо. ИИ может обрабатывать огромное количество данных и находить малейшие изменения, которые врачи могут не заметить. Это не просто технологии — это спасенные жизни и улучшенное здоровье людей. Мы верим, что ИИ станет важной частью медицинской практики, делая диагностику более точной и доступной для всех».

C июня по декабрь 2022 года создатели PathVision.ai провели 5 пилотов с крупными онкоцентрами.В 2023 году в рамках клинических испытаний, которые проходили в НМХЦ им. Пирогова, была подтверждена точность исследования в 95% (на 5% выше традиционных способов диагностики). После этого был начат процесс получения регистрационного удостоверения. Для того, чтобы его получить, пришлось подтвердить применимость решения по 3-му классу риска — самому высокому из всех возможных.

Не только обнаружить, но и определить метод лечения

Примеры аналогичных решений есть на западе. В основном, они разработаны компаниями, которые привлекли значительные инвестиции. Но они предоставляют врачу меньше данных для постановки диагноза, чем PathVision.ai. Так, например, решение от компании Paige обнаруживает лишь «точки фокуса» — области, где, по мнению ИИ, могут быть паттерны наличия рака предстательной железы. Ibex предоставляет тепловую карту, на которой области выделены цветом. Синий обозначает низкую вероятность наличия рака, красный — высокую.

Решение PathVision.ai не только выделяет места наличия рака, но и градирует их по шкале Глисона, которая говорит об агрессивности распространения опухоли, во много определяя дальнейшее лечение. При этом разработан проект был усилиями команды из 11 специалистов, без партнерств и участия иностранных компаний. В данное время решение дорабатывается для диагностики рака почки, легкого и толстой кишки.

ИИ активно применяется в радиологии с 2021 года. Решения, при поддержке правительства Москвы, были внедрены на пике активности Covid-19. Появляются новые проекты, которые применяют ИИ в диагностике различных заболеваний по КТ и МРТ снимкам. По словам Геннадия Попова, быстро внедрять решения в клиническую практику не получается из-за регуляторных барьеров. Все новые программы необходимо тщательно тестировать, провести клинические испытания. Вместе с тем, по его мнению, данные меры необходимы, чтобы максимально снизить риск попадания на рынок некачественных решений, которые могут нанести вред пациентам и репутации инновационных способов диагностики.

Не только медицина — бизнесу также нужна ИИ-панацея

Помимо патоморфологии, компания также заявляет о планах разработки решений для бизнеса и в других областях.

Основной бизнес Геннадия Попова, компания WSS-Consulting, уже на протяжении 15 лет внедряет продукт для электронного документооборота WSS Docs в крупнейшие компании. Это позволило понять, что потребности крупных клиентов требуют новых решений, выходящих за рамки цифрового управления документами. Это позволяет в наилучшей степени применить экспертизу команды PathVision.ai для создания нового продукта — ИИ-решений в области жизненного цикла договора.

Основной задачей является автоматизация аналитики документов и обеспечение их соответствия корпоративным требованиям. ИИ поможет в анализе исполнения договоров, выявлении нарушений и проверке соответствия тендерным решениям. Например, на промышленных предприятиях ИИ сможет оптимизировать управление оборудованием, анализируя частоту поломок, затраты и эффективность производителей.

Компании стремятся внедрять ИИ для повышения финансовой успешности и эффективности бизнеса, предлагая решения для конкретных задач, таких как обработка и анализ корпоративных документов. Появление новых типов нейросетей, как генеративные трансформеры, позволяет значительно оптимизировать работу, связанную с обработкой текста и запросов пользователей.

В будущем компания видит развитие ИИ не как творческую силу, а как мощный инструмент для повышения эффективности. ИИ сможет подражать аналитическому мышлению, проверяя и анализируя большие объемы данных быстрее и тщательнее человека, что дает значительное преимущество.

Полный текст статьи читайте на CNews