/ Русское информационное агентство «Агентство практической журналистики «АКВИЛА»»/

Северо-Восточный федеральный университет и Национальный центр медицины создали программы машинного обучения, определяющие пневмонии с вероятностью 92 процента на рентгенограммах, сообщили в Минобрнауки.

Руководитель проекта, заведующий Отделом лучевой диагностики «РБ1-НЦМ» Леонид Кларов сообщил, что за время работы проекта собрана слаженная команда и построены алгоритмы, которые лягут в основу для главной программы. «Сейчас наши программы машинного обучения также могут точно сегментировать сердце и ребра, что будет очень актуальным для дальнейших внедрений. Также они определяют кровоизлияния в головном мозге. Помимо этого, команда собрала крупные базы данных для анализа и классификации. Магистрант ИМИ Денис Егоров создал программу для просмотра изображений с уникальной логической архитектурой обработки DICOM изображений. Систему так же интегрируют и продолжают внедрять врачи-рентгенологи отдела лучевой диагностики – Андрей Тимофеев и Вадим Сивцев», - сказал Леонид Кларов.

Он также отметил, что команда проекта использует классические сложные архитектуры U-net нейросетей и Resnet нейросетей. «Параллельно мы стараемся обучать нейросети на новых архитектурах генеративных конкурентных сетей, на Densenet нейросетях. Очень интересны наработки измерения глубины объема по нескольким кадрам, наработки дополненных изменений в пространстве, синтез изображений для датасетов. Но для более сложных задач нам нужны мощные компьютерные станции», – говорит руководитель.

В РФ имеется множество проблем для интеграции таких систем, нет четкого понимания, кому принадлежат данные пациента: ему, медорганизации или правительству. Сейчас приходит понимание, что необходимо создание единой базы данных, но уже обсуждается зарегулированность и этические моменты. Сейчас ни одна медицинская организация не позволит, в том или ином варианте влиять на решение врача. Это самая первая проблема – необходимо найти баланс между инновационным внедрением алгоритмов машинного обучения и уже имеющимся опытом врачей.

Сегодня команда проекта работает над тем, чтобы приложение было полезно для врача и чтобы сами врачи хотели установить данную программу. «Программа должна добавлять измеряемые количественные данные в уже существующие или обеспечивать обработку. С рутинной работой, куда пытаются внедриться алгоритмы машинного обучения, врач справляется и без них очень быстро. Но существуют сложные случаи, для глубокого анализа которых врачу порой не хватает инструментов. Вот над этими инструментами мы сейчас и работаем», – сказал Леонид Кларов.

После консультации с профессором Райнером Риенмюллером из Австрии перед командой проекта был поставлен ряд задач, направленных в сторону наиболее актуальных проблем врача. Это анализ изменений сердца на рентгенограммах и томографические исследования, а в дальнейшем спектрограммы и выделение ключевых характеристик. «Как только у нас будет полноценный рабочий продукт, мы раздадим его всем врачам, без обязательств и отчетов. Сейчас мы имеем больше практическое и научное направление, чтобы вырастить интерес к этой области и развить это направление в медицине в целом. Можно сказать, наша цель строго прикладная», - прокомментировал Леонид Кларов.

Он подчеркнул, что за последнее время члены команды из ИМИ Диана Захарова и Евгений Никифоров прошли финалы конкурса «Умник», представив проект на соревновании. Станислав Пермяков и Евгений Никифоров будут продолжать свое обучение в аспирантуре, связав работу с искусственными нейронными сетями и машинным обучением. 

Проект по искусственным нейронным сетям в медицинской визуализации «Dard» создавался в коллаборации Института математики и информатики и бизнес-инкубатора «Oreh» Северо-Восточного федерального университета и головного медицинского учреждения в Якутии Республиканской больницы №1 – Национального центра медицины. Проект поддерживают министерство здравоохранения республики, структура НТИ и «Точки Кипения».