Речь идёт об интеллектуальной системе диагностирования саркопении – болезни, связанной с возрастной потерей мышечной массы и функции мышц. Ранее, напомним, проект получил федеральную поддержку от Фонда содействия инновациям в размере 4 млн рублей.
Существующие методы диагностики этого заболевания требуют ручного анализа снимков, полученных при проведении компьютерной томографии, что является времязатратным процессом. Инновационная идея коллектива учёных Кемеровского государственного университета в сотрудничестве с НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний заключается в создании облачного решения, которое будет интегрировано с медицинскими системами и позволит специалистам в реальном времени распознавать признаки саркопении.
В ходе работы учёные изучили более 2 500 КТ-снимков на предмет наличия саркопении. Из снимков сформировали и структурировали датасет (массив данных) для обучения нейросети. Это – основа, модель искусственного интеллекта, которая находится в сердце системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), разрабатываемой специалистами в рамках проекта.
Исследователи разработали и обучили сразу две нейронные сети. Одна из них отвечает за классификацию, то есть, определяет по снимку, присутствует ли саркопения, а другая сегментирует КТ-снимок, отмечая на нём критерии, по которым диагностируется заболевание.
При этом данные нейросетей отличаются высокой точностью результата – более 80%.
В настоящий момент учёные разрабатывают прототип приложения, в которое и будут встроены созданные модели искусственного интеллекта. Таким образом, с этими нейросетями смогут взаимодействовать практикующие врачи.
До конца 2024 года коллектив исследователей планирует запатентовать разработку и провести её доклинические испытания с последующим внедрением.
Существующие методы диагностики этого заболевания требуют ручного анализа снимков, полученных при проведении компьютерной томографии, что является времязатратным процессом. Инновационная идея коллектива учёных Кемеровского государственного университета в сотрудничестве с НИИ комплексных проблем сердечно-сосудистых заболеваний заключается в создании облачного решения, которое будет интегрировано с медицинскими системами и позволит специалистам в реальном времени распознавать признаки саркопении.
В ходе работы учёные изучили более 2 500 КТ-снимков на предмет наличия саркопении. Из снимков сформировали и структурировали датасет (массив данных) для обучения нейросети. Это – основа, модель искусственного интеллекта, которая находится в сердце системы поддержки принятия врачебных решений (СППВР), разрабатываемой специалистами в рамках проекта.
Исследователи разработали и обучили сразу две нейронные сети. Одна из них отвечает за классификацию, то есть, определяет по снимку, присутствует ли саркопения, а другая сегментирует КТ-снимок, отмечая на нём критерии, по которым диагностируется заболевание.
При этом данные нейросетей отличаются высокой точностью результата – более 80%.
В настоящий момент учёные разрабатывают прототип приложения, в которое и будут встроены созданные модели искусственного интеллекта. Таким образом, с этими нейросетями смогут взаимодействовать практикующие врачи.
До конца 2024 года коллектив исследователей планирует запатентовать разработку и провести её доклинические испытания с последующим внедрением.