Мариинская больница и разработчик искусственного интеллекта Care Mentor AI запустили совместный проект по созданию нейросети для компьютерной томограммы органов грудной клетки. Новый способ анализа может значительно повысить пропускную способность отделения радиологии.
Нейросеть для анализа КТ легких — это уже второй проект Care Mentor AI в Мариинской больнице. Начало сотрудничеству было положено весной 2019 года, когда здесь было внедрено исследование рентгенограммы стопы и определение степени продольного плоскостопия.
Методология анализа патологий в легких аналогична исследованию снимков рентгена голеностопа. Но теперь задача несколько сложнее: при работе с легкими понадобится использовать гораздо больше критериев, чем для плоскостопия, поскольку количество возможных патологий дыхательных путей значительно превышает вариации отклонений при диагностике голеностопа. А для эффективного начала работы необходимо разметить и загрузить в сеть более 10 тыс. обезличенных снимков.
"Реализация такого амбициозного проекта требует привлечения специалистов с большим опытом и внушительного объема данных. Мариинская больница соответствует всем этим критериям. Это и стало главным мотивом для нас при выборе партнера", — комментирует генеральный директор Care Mentor AI Олег Григорян.
С опорой на накопленный опыт
Продукт значительно оптимизирует рабочий процесс для врача. Нейронная сеть за 3 секунды может выявить признаки наличия или отсутствия патологии, определить основные ее виды, предоставить врачу описание снимка и рекомендации по дальнейшим уточняющим обследованиям, на что врач при амбулаторном приеме тратит по нормативу 15 минут. Скорость интерпретации возрастает в 300 раз.
"Постпроцессинг в виде использования программ–помощников в выявлении патологических симптомов актуален и важен в лучевой диагностике", — отметила врач–рентгенолог высшей категории, доцент кафедры онкологии с курсом лучевой диагностики и лучевой терапии медицинского факультета СПбГУ Ирина Камышанская.
Ранее в Мариинской больнице четыре врача собрали 2 тыс. деперсонифицированных снимков стопы и провели их разметку, обучая искусственный интеллект анализу плоскостопия путем установки реперных точек и измерения угла между ними.
Этот процесс похож на обучение ребенка чтению: сначала он учит буквы, потом пробует читать слова, потом — предложения, затем — рассказы и повести. Чем больше ребенок тренируется, тем быстрее начнет бегло читать. Так и с системой обучения нейросети: она постоянно тестируется на усвоение точности входящей информации.
"Получив в результате пробную программу нейросети по оценке плоскостопия, мы провели ее тестирование на цифровых снимках стоп, выполненных с нагрузкой в боковой проекции. Сейчас мы загрузили в базу данных еще 2 тыс. снимков, и теперь она полностью готова к тому, чтобы можно было проводить глубокое машинное обучение и получить в результате экспертную программу для оценки плоскостопия", — отметил Олег Григорян.
Сдержанный оптимизм
Внедрение оборудования в клинику относительно типовое. Внутри IT–экосистемы медучреждения настраиваются сервисы для предподготовки данных, предназначенных для нейронной сети, обеспечивается доступность информации для анализа сетью и добавляется решение, визуализирующее результаты анализа врачу.
"У нас будут разные тарифные планы, они подбираются под конкретную медицинскую организацию. Это может быть покупка лицензии на каждый рентген–аппарат или система оплаты за каждое исследование. Цена одного исследования не превысит 47 рублей", — рассказал Олег Григорян.
Система Care Mentor AI помимо Мариинской больницы тестируется в АО "Медицина", онлайн–клинике Doctor Smart, медцентрах Prima Medica и "Бест Клиник". Анализ рентген–снимков грудной клетки пока занимает наибольший удельный вес в этом сегменте деятельности компании.
В самой Мариинской больнице нововведение пока оценивают сдержанно. Заведующий отделением лучевой диагностики Владимир Черемисин отмечает, что о конкретных результатах проекта и его влиянии на эффективность работы говорить рано — сейчас важнее сбор и корректный анализ данных.
