27 февраля 2023
Исследователи Университета Иннополис, Казанского государственного медицинского университета и Копенгагенского университета определили закономерности изучения врачами рентгеновских снимков и их изменения с учётом разных патологий органов грудной клетки и нагрузки на работе. Результаты эксперимента помогут спрогнозировать, когда рентгенологу для постановки точного диагноза необходима помощь искусственного интеллекта.
Автоматизация диагностики болезней с помощью ИИ-сервисов — перспективное применение искусственного интеллекта в медицине, где технологии не заменяют человека, а помогают принимать решения или являются вторым мнением. Для изучения работы рентгенологов учёные проводят айтрекинг-исследования — с помощью специального устройства фиксируют движения взгляда врача, интерпретирующего рентгеновский снимок.
Илья Першин, инженер-исследователь Лаборатории искусственного интеллекта в медицине Университета Иннополис: «Эксперимент состоит из двух этапов. Сначала мы отслеживаем, на какие регионы рентгеновских снимков смотрит врач, извлекаем области интереса. Затем с помощью алгоритмов на основе искусственного интеллекта интерпретируем полученные данные и пытаемся установить закономерность. Анализируя взгляд рентгенолога мы узнаём о качестве визуального восприятия изображения, а также определяем паттерны взгляда, которые зависят от опыта рентгенолога».
В эксперименте участвовали четыре практикующих рентгенолога с профессиональным стажем от 3 до 30 лет. Им предложили проанализировать 400 снимков органов грудной клетки на похожем на рабочую станцию рентгенолога устройстве с дополнительно установленной системой для отслеживания взгляда. Разработанный в Университете Иннополис алгоритм на основе модифицированной архитектуры нейронной сети U-Net выделял контур лёгких на рентгеновских снимках грудной клетки и измерял площадь изображения лёгких, на которую смотрел врач.
Рентгенологов попросили просмотреть медицинские изображения, прокомментировать вслух все аномалии, которые они видят, и оценить по десятибалльной шкале свою уверенность в поставленном диагнозе.
Илья Першин, инженер-исследователь Лаборатории искусственного интеллекта в медицине Университета Иннополис: «В среднем рентгенологи осматривали от 55 до 65 % площади лёгких на снимках. Эксперимент показал, что чем больше изображений врачи интерпретировали, тем меньшую часть лёгких они охватывали взглядом, а самый опытный рентгенолог с тридцатилетним стажем продемонстрировал наименьшую площадь покрытия лёгких взглядом. На каждые 100 проанализированных медицинских снимков площадь уменьшалась с 1,3 до 7,6 % у разных врачей. Причём покрытие взгляда врачей снижалось для всех патологий, но по-разному: в пределах 3,4 % на 100 снимков при подозрении на ателектаз — особо опасную форму болезни с потерей объёма лёгкого, до 4,1 % — при новообразовании в органах и до 7,6 % — при осмотре снимка грудной клетки здорового человека. Ателектаз появляется при плевральном выпоте, пневмотораксе, бронхиальной обструкции и других серьёзных заболеваниях лёгких, поэтому рентгенологам важно тщательно изучить такие снимки».
Основная идея эксперимента по анализу взгляда — оценить, как со временем меняется степень покрытия лёгких взглядом и является ли это изменение постоянным для всех рентгенологов. Поиск тенденций и закономерностей в работе врачей открывает новые направления для интеграции айтрекинга в клиническую практику. Регистрируя изменения площади покрытия органов взглядом учёные могут распознать моменты, когда рентгенолог устал и ему требуется второй взгляд — мнение ИИ-сервиса.
Илья Першин, инженер-исследователь Лаборатории искусственного интеллекта в медицине Университета Иннополис: «Подобные исследования уже проводились. Например, учёные Ким и Мансфилд составили список из 12 типичных ошибок рентгенологов: в 42 % случаях причиной неправильной диагностики они назвали человеческий фактор, когда врач просто не заметил патологии на снимке. Доктор Ханна вместе с командой исследователей предположили, что ошибки диагноста связаны с изменением процессов зрительного поиска патологий вследствие утомления врача. В нашем эксперименте мы изучали, как со временем у врача меняется площадь покрытия взглядом лёгких и как она зависит от типов патологий: туберкулёза, рака, пневмонии и других заболеваний. Учитывая, что со временем рентгенолог меньше смотрит на снимок, важно использовать ИИ-сервисы как ассистентов диагностов».
Журнал Journal of Digital Imaging опубликовал научную статью «Изменения паттернов взгляда рентгенологов на рентгеновских снимках лёгких с различными отклонениями: рандомизированный эксперимент» с подробным описанием выводов исследователей.
16 июля 2026
Проекты победили в конкурсе Фонда содействия инновациям «Студенческий стартап». Университет Иннополис вошёл в топ-10 вузов Татарстана по количеству поданных заявок, а сам регион занял 2 место после Москвы по числу поддержанных проектов в рамках программы — 13% от общего числа победителей.
13 июля 2026
Эксперты Центра геопространственных решений ИТ-вуза разработали девять программных модулей, которые получили свидетельства о регистрации в Роспатенте при содействии Межотраслевого центра трансфера технологий Университета Иннополис. Программы охватывают весь цикл управления муниципальной инфраструктурой от 3D-моделирования строительства и дорожного трафика до работы с бизнесом и обращениями жителей.
22 июля 2026
5 августа в российском ИТ-вузе состоится проектно-экспертный интенсив «Аудит как первый шаг к роботизации: валидация единых подходов к экспресс-диагностике и оценке потенциала автоматизации». Мероприятие объединит представителей промышленных предприятий, центров компетенций и разработчиков робототехнических решений. В программе — пленарное заседание о вызовах индустрии, воркшоп по технологическому аудиту, сессии о подготовке кадров и интеграции роботов, экскурсия на производственную площадку Центра развития промышленной робототехники Университета Иннополис. Участие бесплатное по предварительной регистрации.