Сотрудники Института искусственного интеллекта на базе российского ИТ-вуза выиграли грант Российского научного фонда на продолжение работы по проекту «Разработка новых математических методов и алгоритмов анализа рентгеновских изображений органов грудной полости для автоматизации диагностики заболеваний легких с помощью решения задачи классификации изображений с высокой внутриклассовой и низкой межклассовой дисперсией».

В рамках нового гранта учёные совершенствуют модели искусственного интеллекта для определения патологий органов грудной клетки с учетом особенностей работы врачей-рентгенологов. 

В основу математических методов и алгоритмов лягут существующие разработки специалистов ИТ-вуза в области технологий машинного обучения и компьютерного зрения. Грант завершится в июле 2023 года, в его перечень работ входят:

• разработка моделей ИИ, обученных с использованием дополнительной информации о пациенте; 

• разработка и клиническая верификация моделей визуализации на основе активационных карт для моделей скрининга патологий на основе ИИ; 

• анализ эффективности моделей ИИ, разработанных командой проекта по результатам эксперимента Департамента здравоохранения города Москвы; 

• создание метода автоматического вычисления рентгенометрических индексов на основе рентгенограмм органов грудной клетки для интеграции в инструменты работы врача.

Команда Института искусственного интеллекта Университета Иннополис работает над этим проектом с 2018 года. Исследователи создали отказоустойчивый масштабируемый сервис для обработки большого потока исследований в реальном времени. Алгоритм Университета Иннополис стал лучшим в России по анализу флюорографических снимков с помощью ИИ в эксперименте по использованию инновационных технологий в области компьютерного зрения для анализа медицинских изображений провели специалисты комплекса социального развития Москвы, Департамента информационных технологий совместно с Центром диагностики и телемедицины Москвы и Департаментом здравоохранения. 

Сервис интегрирован в Единый радиологический информационный сервис и Единую медицинскую информационно-аналитическую систему Москвы, чтобы врачи обрабатывали снимки алгоритмами Университета Иннополис сразу на рабочем месте. Также разработка российского ИТ-вуза используется в больницах Республики Татарстан.

Рамиль Кулеев, руководитель Института искусственного интеллекта Университета Иннополис: «Заболевания органов грудной полости являются одной из главных причин смерти в мире — 20 %. Они способны быстро развиваться и приводить к смерти, если не обнаружены на ранних стадиях. Флюорография — наиболее распространенный инструмент скрининга во многих странах. В России проводится 72 миллиона исследований в год. Обычно флюорография направлена на определение туберкулёза, поэтому зачастую информация о возможном наличии других заболеваний, включая рак легких, остаётся неиспользованной и пропадает навсегда. Для облегчения задачи врачей в обнаружении патологий на ранней стадии в мире ведутся работы по разработке методов и алгоритмов для систем автоматизированной диагностики — computer-aided detection — CAD. Наш проект сформировал научный задел в виде комплекса высокоэффективных моделей искусственного интеллекта для анализа рентгеновских снимков грудной полости, который может быть интегрирован в существующие CAD-системы и в дальнейшем использован в качестве инструмента поддержки принятия решений для врачей рентгенологов».

По словам разработчиков, интеграция разработанных решений в инфраструктуру медицинских организаций РФ снизит нагрузку на рентгенологов: искусственный интеллект будет предварительно оценивать снимки до исследования врача и сортировать их по вероятности наличия патологий и их тяжести. Исследования, для которых описание врача не совпадает с предсказанием искусственного интеллекта, будут перепроверяться. Повсеместная доступность методов автоматического анализа рентгеновских снимков даст возможность жителям отдаленных уголков России, где есть нехватка квалифицированных кадров, проходить скрининговые обследования даже при отсутствии врача рентгенолога в данном регионе.