Здравое приложение: ИИ поможет определить вид опухоли мозга по МРТ
В отличие от аналогов кроме наличия патологии программа определяет ее точную локализацию и тип. Точность детекции новообразований при этом составляет 97,1%. Разработка имеет открытый код и бесплатно доступна всем желающим. По мнению экспертов, технологии машинного зрения сейчас крайне востребованы среди медиков во всем мире и рынок таких услуг будет только увеличиваться.
Приложение для диагностики опухолей мозга
Ученые Первого МГМУ имени И.М. Сеченова разработали веб-приложение для автоматического выявления новообразований головного мозга на МРТ-снимках с помощью методов компьютерного зрения. Программа обнаруживает опухоль, определяет ее точную локализацию и классифицирует новообразование.
— Веб-приложение не только находит опухоль и определяет место ее локализации, но и классифицирует новообразование, то есть делает предположительный вывод о его характере. Модель определяет, что обнаруженное образование — это, например, глиома, менингиома или аденома гипофиза, — сказал автор проекта, выпускник магистратуры «Интеллектуальные информационные технологии в медицине» Передовой инженерной школы Сеченовского университета Иван Симонович.
Созданное российскими разработчиками веб-приложение имеет открытый код. Для своих целей они обучили одну из самых современных открытых моделей нейросетей YOLO v11. Для этого использовали более 5 тыс. стандартизированных изображений, собранных из открытых дата-сетов. Благодаря применению наиболее актуальных технологий и серии экспериментов удалось достигнуть показателя точности детекции опухолей 97,1%.
По словам ученых, все аналогичные бесплатные ИИ-решения для автоматического выявления опухолей на снимках МРТ ограничиваются в основном только обнаружением новообразования без определения его местонахождения или используют устаревшие модели. А современные комплексные системы (Aidoc, Mediaire mdbrain, NeuroQuant Brain Tumor и другие), как правило, коммерческие и используют закрытые архитектуры и приватные базы данных. К тому же эти решения разработаны за рубежом и доступ к ним в России затруднен.
Разработчики уже располагают прототипом веб-приложения. Также они сделали серверное приложение с веб-интерфейсом для демонстрации работы обученной модели в режиме реального времени. Дальнейшая работа будет направлена на повышение точности модели, добавление новых источников данных из российских рентгенологических лабораторий, на доработку серверного приложения для удобства врачей. В перспективе также планируется расширить функционал приложения — обучить модель находить на МРТ-снимках не только опухоли, но и другие патологии головного мозга.
— ИИ-решение для автоматической детекции опухолей головного мозга в перспективе может помочь повысить точность и скорость первичной диагностики этих патологий, а также снизить нагрузку на врачей-рентгенологов и избежать человеческого фактора в процессе интерпретации снимков. Проект уже готов к апробации в клиниках университета. Отрадно, что выпускники наших программ магистратуры и бакалавриата демонстрируют высокий уровень знаний и умений и обладают всеми компетенциями для создания новых продуктов для практического здравоохранения, — сказал научный руководитель проекта, директор центра цифровой медицины Сеченовского университета Георгий Лебедев.
Глобальный рынок
Нейрорадиология — одно из самых сложных направлений лучевой визуализации, а разрабатываемый российскими ученым сервис имеет хороший потенциал, считает завкафедрой лучевой диагностики и лучевой терапии СамГМУ Александр Капишников.
— Принципиальными достоинствами проекта можно считать использование открытого кода и применение мощной модели обучения для работы с массивом МРТ-изображений. Но, чтобы дойти до реального клинического применения системы, необходимы верификация на реальных массивах отечественных цифровых данных, аккумулирующих цифровые изображения на региональном и федеральном уровнях, а также глубокая экспертная оценка. Кроме того, разработка должна быть приведена в соответствие с государственным стандартом систем искусственного интеллекта в медицине, который введен в 2022 году, — сказал Александр Капишников.
При этом важно помнить, что цифровые системы, в том числе с использованием ИИ, могут помогать в принятии решений и обеспечить получение второго мнения, которое повышает точность диагностического заключения. Но финальное решение остается за человеком, подчеркнул эксперт.
Увеличение числа проектов в российской медицине с использованием компьютерного зрения соответствует мировому тренду. Глобальный рынок подобных технологий оценивается от $2 млрд, а к 2030 году его объем достигнет примерно $15 млрд, рассказал «Известиям», директор по работе с данными и цифровыми технологиями биофармацевтической компании AstraZeneca, Россия и Евразия, Василий Король.
— Одним из основных драйверов роста будет именно доступность больших обезличенных массивов данных для обучения ИИ-моделей. Именно качество и объем медицинских данных влияют на то, насколько точно будет работать компьютерное зрение: для диагностики сложных, вариабельных заболеваний критически важно наличие разнообразных массивов данных, которые покрывают как стандартные, так и нетипичные случаи, — сказал он.
По мнению эксперта, для дальнейшего развития подобных проектов в России необходимо организовать процесс обмена обезличенными медицинскими данными, как это сделано, например, в Китае и ОАЭ. Там работают национальные биржи больших данных, которые доступны в том числе научным организациям и инновационным компаниям для создания новых инструментов в системе здравоохранения.
