Общество

В Самаре нейросети научат определять степень поражения легких при COVID

Ученые хотят, чтобы чтобы это автоматически делала программа, которая исключит человеческий фактор
КТ легких - главное исследование для определения степени поражения легких при коронавирусе

КТ легких - главное исследование для определения степени поражения легких при коронавирусе

Фото: Светлана МАКОВЕЕВА

Тактику выберет робот

В Самаре медики занялись обучением искусственного интеллекта, который поможет им ставить правильный диагноз больным с ковид и определять, насколько у них поражены легкие. Сейчас томограммы расшифровывают люди, они могут ошибаться, и сам процесс требует много времени. Программа позволит свести число ошибок к минимуму и ускорит процедуру.

По словам научного руководителя проекта – заведующего рентгеновским отделением Клиник СамГМУ, к.м.н. Павла Зельтера, потребность автоматизировать процесс оценки снимков КТ легких возникла очень давно.

- Найти признаки COVID-19 на снимке совсем несложно, они очевидны и сразу бросаются в глаза, - объясняет Павел Зельтер. – Гораздо сложнее правильно расшифровать томограмму, определить тяжесть поражения легких. А ведь именно исходя из этих данных зачастую решается судьба пациента – госпитализировать ли его или отправить лечиться дома, какую тактику лечения выбрать, переводить ли на ИВЛ. Между тем разбег «ручной» оценки одного и того же снимка разными врачами может быть очень высок, и здесь все зависит от квалификации врача. Например, там, где один заметит поражение в 10%, другой увидит 50%. Автоматизированный сервис должен исключить этот «человеческий фактор» и позволить оценивать степень поражения легких более объективно и качественно.

Времени меньше, точность больше

На создание сервиса автоматической оценки тяжести поражения легких при COVID-19 ученые из СамГМУ получили грант. 4 миллиона на этот проект выделит Инновационный фонд Самарской области, еще миллион добавит сам вуз. Созданный самарскими специалистами сервис позволит нейросети выделять различные сегменты легких, классифицировать ткани на здоровую и пораженную с определением объемных характеристик, различать поражение легких по типу «матового стекла» и консолидации.

Исследователи уверяют, что в результате расшифровка снимка КТ займет в разы меньше времени - медицинское изображение можно будет обработать менее чем за 10 минут.

Сейчас программное обеспечение уже готово, разработана и технологическая платформа. Осталось обучить нейросети. Для этого медики приготовили огромный объем данных – снимков пациентов с коронавирусной пневмонией. Ожидается, что процесс обучения завершится уже через 1-2 месяца и новый сервис сможет приступить к работе.