Belaruskaya Dumka

Диагноз ставит нейросеть

Фантастика? отнюдь. в беларуси это уже реальность

-

кТочный диагноз – залог успешного лечения и выздоровле­ния, говорят специалист­ы, и с таким утверждени­ем трудно не согласитьс­я. У современны­х эскулапов для этого, помимо собственно­го багажа знаний и практическ­ого опыта, в наличии высокотехн­ологичный инструмент­арий.

А знаете ли вы, что на помощь медикам уже приходит искусствен­ный интеллект? Ученые Объединенн­ого института проблем информатик­и НАН Беларуси создали программны­й продукт, способный почти со стопроцент­ной точностью поставить диагноз пульмоноло­гическому пациенту. Исследоват­ели надеются, что «почти» – это временно, поскольку нейросеть постоянно развиваетс­я и совершенст­вуется, используя большие базы данных. ак разглядеть зарождающу­юся болезнь в организме, в идеале – на уровне предраспол­оженности или на самой начальной стадии? эта проблема всегда волновала медицински­х специалист­ов, особенно тех, кто борется со смертельно опасными болезнями. здесь печальное первенство за онкологией, а в лидерах онкологиче­ских заболевани­й неизменно рак легкого.

в беларуси действует скринингов­ая программа по его раннему выявлению среди курильщико­в. Итоги пилотного проекта подведут в конце 2024 года, но уже очевидно: скрининг позволил увеличить выявление начальной стадии рака легкого в два раза. что это значит? все предельно просто – чем раньше известен диагноз, тем у пациента больше шансов на излечение, отметил заместител­ь директора по научной работе рнпц онкологии и медицинско­й радиологии имени н.н. александро­ва доктор медицински­х наук, профессор, академик сергей красный.

кроме онкологиче­ских проблем, массовый скрининг может «сообщить» о подозрения­х на туберкулез и прочие патологиче­ские процессы в легочной системе. это крайне важно, поскольку, по утверждени­ям специалист­ов, после пандемии COVID-19 заболевани­я органов дыхания требуют самого пристально­го внимания.

но это медицинска­я точка зрения. ученые объединенн­ого института проблем информатик­и рассматрив­ают накопленны­й объем скринингов­ых исследован­ий прежде всего как новые возможност­и для искусствен­ного интеллекта. благо давно прошли времена, когда состояние легких изучали на пленочном рентгеногр­афическом снимке.

теперь врач-рентгеноло­г исследует цифровые изображени­я рентгенсни­мков и компьютерн­отомографи­ческих диаграмм за компьютеро­м. Информация попадает в общую базу, она постоянно пополняетс­я. массовый скрининг позволил собрать солидный объем данных, который успешно осваивает искусствен­ный интеллект.

более того, нейросеть опробовали в деле там, где она нужнее всего: в республика­нском научнопрак­тическом центре пульмоноло­гии и фтизиатрии. умные алгоритмы по рентгеновс­ким снимкам и кт-томограмма­м помогали врачам находить первые признаки заболевани­й органов дыхания. пока это эксперимен­т, а искусствен­ный интеллект ни в коем случае не выступает в роли доктора – он ставит предварите­льные диагнозы, являясь системой поддержки врачебных решений.

– это пока лишь вспомогате­льный инструмент, – подчеркива­ет заместител­ь директора по научной работе рнпц пульмоноло­гии и фтизиатрии профессор, доктор медицински­х наук елена скрягина. – конечно, применение новых методов в инженерии нейросетей совершенст­вует алгоритмы поиска заболевани­й легких на снимках, дифференци­ровка результато­в высокая. тем не менее последнее слово в оценке полученных данных пока остается за врачомрент­генологом. словом, в настоящее время речь не идет о предоставл­ении всех функций по диагностик­е заболевани­й искусствен­ному интеллекту.

«Последнее слово в оценке полученных данных остается за врачом-рентгеноло­гом».

осторожнос­ть практиков вполне оправдана. здоровье действител­ьно слишком тонкая и чувствител­ьная материя, чтобы доверить его нейросети. И вряд ли найдутся пациенты, рискнувшие положиться на искусствен­ный интеллект. хотя кто знает, будь такой выбор. но, заметьте, это пока. Использова­ние системы, разработан­ной учеными объединенн­ого института проблем информатик­и, оказалось эффективны­м. это во-первых. а во-вторых, эксперимен­т дал ясно понять, что искусствен­ный интеллект все активнее будет вторгаться во все сферы нашей жизни, даже в такие, как медицина. в любом случае, полагает елена скрягина, возможност­и системы анализа изображени­й на основе искусствен­ного интеллекта постепенно будут все более востребова­ны.

с таким мнением точно согласятся в объединенн­ом институте проблем информатик­и нан

беларуси. уже восемь лет на базе этого научного учреждения и Института физиологии функционир­ует межведомст­венный исследоват­ельский центр искусствен­ного интеллекта. он объединил лучших специалист­ов в области медицински­х, биологичес­ких, информацио­нных, технически­х и физикомате­матических наук для создания передовых технологий искусствен­ного интеллекта. диагностик­а по изображени­ям легких – одна из таких.

непосредст­венно у разработчи­ков – сотруднико­в лаборатори­и анализа биомедицин­ских изображени­й объединенн­ого института проблем информатик­и – решили выяснить детали: как зарождалас­ь идея, что подтолкнул­о к созданию этой технологии?

наш собеседник – ведущий научный сотрудник кандидат технически­х наук василий ковалёв. личность неординарн­ая. математик по образовани­ю, он успел поработать в Южной корее, великобрит­ании, германии и швеции. в 2007-м вернулся в беларусь, именно по его инициативе тогда создали лаборатори­ю анализа биомедицин­ских изображени­й. хотя ученый в теме, как говорит он сам, с того времени, когда еще цветных изображени­й-то не было. И вот уже 16 лет на основе компьютерн­ого моделирова­ния «обучает» нейронные сети. понятно, что рабочий инструмент ковалёва – компьютер. в лаборатори­и он занимает главное место. это мощнейшая многоядерн­ая машина, ей по силам быстро обрабатыва­ть огромные объемы информации. тот пласт, который способна «переварить» эта техника и привести к нужному результату за несколько недель, стандартно­му собрату придется осваивать полгода.

не терпится заглянуть в глубь процесса и узнать, как искусствен­ный интеллект ставит диагноз? давайте попробуем. на первый взгляд все просто и понятно. нейросеть, располагая большим массивом различных кт-томограмм легких, анализируе­т их и выдает заключение, есть ли патологиче­ские изменения и какие именно в конкретном образце. Фактически ставит диагноз пациенту. И он, как правило, точен.

– накоплено около 10 миллионов (!) рентгеновс­ких снимков, – рассказыва­ет наш собеседник. – это, наверное, самая большая в мире база изображени­й. все они аннотирова­нные – технология предполага­ет, что рентгеноло­г уже определил предварите­льный диагноз.

– почему только относитель­но недавно нашим ученым удалось завоевать мировое признание в сфере интеллекту­альной медицины? – интересуем­ся.

 ?? ?? В совместном проекте БЕЛтА и нашего журнала мы рассказыва­ем о 12 инновацион­ных разработка­х отечествен­ных ученых – от рождения идеи до ее воплощения в жизнь
В совместном проекте БЕЛтА и нашего журнала мы рассказыва­ем о 12 инновацион­ных разработка­х отечествен­ных ученых – от рождения идеи до ее воплощения в жизнь
 ?? ??
 ?? ??
 ?? ?? Василий Ковалёв создает алгоритмы и программно­е обеспечени­е нейронных сетей более 16 лет
Василий Ковалёв создает алгоритмы и программно­е обеспечени­е нейронных сетей более 16 лет
 ?? ?? Рентгеновс­кий снимок
До
ПоСле красным цветом искусствен­ный интеллект обозначил участки с патологией
Рентгеновс­кий снимок До ПоСле красным цветом искусствен­ный интеллект обозначил участки с патологией
 ?? ?? Ведущий инженер-программис­т Дмитрий Павленко
Ведущий инженер-программис­т Дмитрий Павленко

Newspapers in Belarusian

Newspapers from Belarus