Как врачу увидеть на изображениях МРТ, КТ и ПЭТ информацию, которую не замечает человеческий глаз? Как распознать вид опухоли без биопсии? Как спрогнозировать рецидив онкологии и сроки функционирования пересаженного органа? Все эти вопросы обсуждали на II Научно-практической конференции с международным участием «Искусственный интеллект и радиомика: от диагностики до лечения».

В этом году разработки Сеченовского Университета были представлены в рамках нескольких секций и в различных клинических направлениях — онкологии, урологии, неврологии, травматологии. «Данная конференция объединяет экспертов разных специальностей: хирургов, лучевых диагностов, программистов, инженеров. Этот симбиоз позволяет достигать эффективного результата в развитии медицинских цифровых технологий», — отметил Евгений Сирота, руководитель Центра нейросетевых технологий Института урологии и репродуктивного здоровья человека Сеченовского Университета. 

Евгений Сирота возглавил секцию «Возможности искусственного интеллекта в диагностике, лечении и прогнозе урологических заболеваний». В центре внимания была веб-платформа Sechenov.AI_nephro, которая недавно прошла аккредитацию Росздравнадзора. «Благодаря платформе хирург за несколько минут получает единое трехмерное изображение интересующей зоны: опухоль почки с сосудами, которые ее питают, элементы чашечно-лоханочной системы, вены, соседние структуры. Предоперационное планирование позволяет врачу детально оценить ситуацию и выполнить виртуальную резекцию почки разными плоскостями, пациенту – сохранить орган», — рассказывает Евгений Сирота. 

Также он анонсировал расширение функционала платформы, в частности, для врачей-нефрологов и трансплантологов. В России почка — это тот орган, который наиболее часто подвергается трансплантации. Поэтому прогнозирование того, насколько эффективно и как долго будет функционировать пересаженный орган, очень актуально как для врачей-трансплантологов, так и для пациентов после трансплантации. 

«Наша задача — сделать Sechenov.AI_nephro полноценной системой поддержки принятия врачебных решений, когда в распоряжении врача будет весь комплекс инструментов. Планирование операции, цифровая биопсия, прогноз функций почки после операции и прогнозирование рецидива — все это должно быть доступно клиницисту в рамках одного ПО. И, безусловно, в Центре нейросетевых технологий ведется работа, чтобы ресурс Sechenov.AI_nephro стал единым для всех медицинских организаций урологической направленности и не только», — резюмировал Евгений Сирота.

Сеченовский Университет является одним из лидеров в области лучевой диагностики, ведущей научной, клинической и образовательной площадкой. Поэтому на конференции была представлена кафедра лучевой диагностики и лучевой терапии ИКМ им. Н. В. Склифосовского Сеченовского Университета. Академик РАН, профессор кафедры лучевой диагностики и лучевой терапии Наталья Серова стала председателем секции «Искусственный интеллект (ИИ) и радиомика в диагностике и лечении заболеваний костно-суставного аппарата (КСА)».

«Радиомика – одно из самых быстроразвивающихся направлений диагностики, которое объединяет в себе все технологии лучевой визуализации (рентгенологические методики, компьютерную томографию, ультразвуковые исследования), математическое моделирование и машинное обучение, — отметила Наталья Серова. — Это комплексный подход к расширению возможностей лучевой диагностики с помощью глубокого математического анализа изображений. Современный клиницист должен совершенствовать свои компетенции, чтобы понимать эти процессы. Так как они в первую очередь направлены на повышение качества диагностики, лечения и прогнозирования заболеваний у наших пациентов».