Нейросеть "Яндекса" сократит диагностику ДЦП у младенцев с нескольких дней до минут
- 18:36 25 августа
- Алексей Федоров
Искусственный интеллект на страже здоровья малышей
Исследователи из Санкт-Петербургского государственного педиатрического медицинского университета (СПбГПМУ) совместно со специалистами "Яндекса" создали систему искусственного интеллекта. Эта система предназначена для помощи врачам в выявлении ранних признаков детского церебрального паралича (ДЦП) и других серьезных заболеваний центральной нервной системы. Об этом сообщила пресс-служба Yandex Cloud.
Профессор СПбГПМУ Александр Поздняков пояснил, что магнитно-резонансное томографическое (МРТ) исследование мозга младенца занимает от 20 до 40 минут. Однако анализ полученных изображений и составление медицинского заключения может занимать от нескольких часов до нескольких дней, даже если этим занимается опытный специалист. Нейросеть Яндекса разработана для ускорения диагностики и выбора лечения для маленьких пациентов.
Разработка российских ученых представляет собой облачный сервис, который доступен для бесплатного использования любым врачом. Система способна анализировать результаты МРТ младенцев с точностью до 90%. Она предоставляет изображения с очерченными контурами и процентным соотношением серого и белого вещества в мозге ребенка. Это упрощает диагностику ДЦП и других тяжелых заболеваний центральной нервной системы у детей.
Данный алгоритм был разработан совместно исследователями из Центра технологий для общества Yandex Cloud, Школы анализа данных Яндекса и их коллегами из СПбГПМУ. Специалисты СПбГПМУ подготовили и разметили 1500 обезличенных МРТ-снимков пациентов университета для обучения алгоритма.
В работе системы искусственного интеллекта используются несколько нейросетей, включая модель BIBSNet для разметки изображений, а также сети ResNet и U-Net для сегментации снимков.
По словам разработчиков, в будущем вся система будет выложена в открытый доступ. Это позволит использовать ее в медицинских и других проектах по всему миру, а также адаптировать для решения широкого круга задач, связанных с диагностикой заболеваний центральной нервной системы у самых юных пациентов.
Руководитель Центра технологий для общества Yandex Cloud Анна Лемякина отметила, что существует множество коммерческих решений для лучевой диагностики. Однако ни одно из них ранее не решало задачу, поставленную экспертами университета. Главной сложностью проекта был ограниченный объем данных. Благодаря совместной работе с экспертами удалось создать решение, которое помогает врачам обследовать больше пациентов за то же время и оперативно предлагать терапию.