Университет Иннополис разработал платформу для полной автоматизации флюорографических исследований

НОВОСТИ

30 декабря 2020

Университет Иннополис разработал платформу для полной автоматизации флюорографических исследований

30 декабря 2020

Разработка Института искусственного интеллекта анализирует рентгеновские изображения органов грудной полости, сообщает ТАСС. Пилотное тестирование AIRadiology прошло в медицинских организациях Татарстана, а летом 2020 года сервис заработал в системе московского здравоохранения в рамках эксперимента по внедрению ИИ в медицине.

Сервис AIRadiology анализирует медицинские рентгеновские изображения и определяет различные патологии легких, включая пневмонию, туберкулез, новообразования, пневмоторакс и другие. Нейронная сеть обучена на медицинских изображениях, полученных из медицинских организаций Республики Татарстан.

Алгоритм анализирует рентгеновское изображение в прямой проекции, а на выходе врач получает два файла. Первый — Structured Report, в котором выдается протокол исследования с вероятностью наличия патологии у пациента на этом изображении. Второй — исходное рентгеновское изображение с наложенной тепловой картой, которая отражает области локализации патологии. Сервис работает в облаке Университета Иннополис и может быть интегрирован с любой медицинской организацией. Процесс обработки изображения, выдачи и отправки результатов занимает 30 секунд. Сервис способен выявлять более 96 % исследований с патологиями. При этом команда Института искусственного интеллекта Университета Иннополис продолжает работать над повышением точности алгоритма.

Подобные системы автоматического анализа медицинских изображений позволяют сократить нагрузку на врачей-рентгенологов и снизить количество пропускаемых патологий. Также сервис может быть незаменим для проведения неотложных исследований, в том числе при невозможности моментального анализа исследования врачом-рентгенологом.

Первая версия сервиса была запущена еще весной 2020 года, когда с началом пандемии актуальной стала задача выявления пневмонии, в том числе по рентгеновским изображениям. Однако стандартом для выявления коронавирусной пневмонии стало КТ-исследование, потому что на рентгеновских изображениях характерный коронавирусный симптом «матового стекла» неразличим на снимках на ранней стадии заболевания. Сильная сторона сервиса — решение задач скрининга в отделениях в рамках проведения массовых флюорографических исследований: ежегодно в России таких исследований выполняется более 80 миллионов. Для оценки эффективности сервиса команда Института искусственного интеллекта провела клинические испытания на данных Республиканского клинического онкологического диспансера и Республиканского клинического противотуберкулезного диспансера.

Сейчас сервис используют врачи Республиканской клинической больницы и медицинских организаций Москвы, подключенных к единому радиологическому информационному сервису. С середины ноября сервис обработал более 15 000 исследований, полученных из 59 медицинских организаций Москвы.

«Пилотная эксплуатация сервиса показала, что наше решение готово к внедрению и определяет заболевания органов грудной полости с высоким процентом точности, хотя мы и продолжаем его усовершенствовать. Команда института продолжит пилотные проекты в различных медицинских организациях для получения обратной связи от врачей. Для масштабного внедрения необходимо получение свидетельства о регистрации продукта в качестве медицинского изделия. Подготовку документов для регистрации в Росздравнадзоре мы как раз сейчас и ведем», — поясняет Рамиль Кулеев, директор Института искусственного интеллекта Университета Иннополис.

Сервис распознавания рентгеновских изображений органов грудной полости станет частью республиканской цифровой платформы диагностики по медицинским изображениям на основе технологий искусственного интеллекта. На базе Университета Иннополис в 2020 году создан проектный офис, который занимается разработкой комплексной системы, Уже разработана ее концепция, начаты работы по созданию ее отдельных компонентов.