Цифровой алгоритм поможет распознать рак легких на ранней стадии
Ученые Сеченовского Университета разрабатывают цифровой алгоритм обнаружения узловых образований в легких на основании данных компьютерной томографии. Внедрение такой разработки позволит исключить человеческий фактор при анализе данных и позволит диагностировать у пациентов рак легких на более ранних стадиях. Об этом сообщила пресс-служба университета.
Ученые Института персонализированной онкологии НЦМУ "Цифровой биодизайн и персонализированное здравоохранение" разрабатывают цифровую модель обнаружения узловых образований в легких по данным компьютерной томографии (КТ) с применением искусственного интеллекта (ИИ).
"Объем информации, который приходится обрабатывать врачу-рентгенологу во время работы – огромен. К сожалению, к концу трудового дня "глаз замыливается". Это может повлиять на увеличение вероятности пропуска или неадекватной оценки изображения. Внедрение алгоритмов искусственного интеллекта в виде "компьютерного зрения" и нейросетей поможет врачам не упустить случаи, требующие особенного внимания", – рассказала директор Института персонализированной онкологии Сеченовского Университета Марина Секачева.
Над созданием уникального цифрового алгоритма совместно с группой экспертов работает заведующий кафедрой лучевой диагностики и лучевой терапии Сеченовского Университета, академик РАН Сергей Терновой. По словам академика, искусственный интеллект хорошо обучается и имеет широкие компетентности, так как учителями являются лучшие специалисты университета и страны в области компьютерной томографии. В разметке данных для цифрового алгоритма под руководством ведущих ренгенологов университета принимали участие студенты и аспиранты-лучевые диагносты.
Ученые-исследователи уже добились того, что искусственный интеллект распознает подозрительные в отношении рака легких участки на компьютерной томограмме и дополнительно их подсвечивает. Ожидается, что в дальнейшем усовершенствованная технология будет способна не только "видеть" онкологию легких, но и давать оценку опухолевой ткани и помогать в определении оптимального лечения и прогноза у пациентов.
Работа ведется совместно с индустриальным партнером Сеченовского Университета. Уже в следующем году уникальную разработку смогут интегрировать в рабочее место врача-рентгенолога.
