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.

 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.