Это пакет открытых данных с размеченными гистологическими сканами, который будет использоваться для обучения нейросетей. На основании этой базы искусственный интеллект сможет быстро обрабатывать большое количество данных и помогать врачам ставить диагноз.

Научные сотрудники Института клинической морфологии и цифровой патологии Сеченовского Университета Минздрава России подготовили и разместили первую задачу по датасетам на платформе искусственного интеллекта Минздрава России. Это первый национальный проект, который объединяет медицинские учреждения и разработчиков ИИ-решений для достижения целей национального проекта «Здравоохранение».

Первым датасетом на платформе Минздрава от Сеченовского Университета стала задача «Определение областей с воспалением при сиаладените при болезни/синдроме Шегрена». Ее автор — профессор, врач, д.м.н. Раденска-Лоповок Стефка Господинова. Сейчас специалисты Первого МГМУ сотрудничают с Департаментом цифрового развития и информационных технологий Минздрава и готовят еще три датасета. 

Как рассказала врач, доцент, заместитель директора по научной работе Института клинической морфологии и цифровой патологии Екатерина Руденко, «создание датасета – очень трудоемкая задача, так как необходимо не только подобрать гистологический материал, но и провести его точную разметку. В датасете по болезни/синдрому Шегрена мы размечали шесть классов изменений в малых слюнных железах: склероз, фокусы воспаления и так далее. На таком датасете ученые и IT-специалисты России смогут обучать нейросети в области стоматологии, ревматологии, патологической анатомии и создавать системы, помогающие врачам ставить точный диагноз. После получения патента материалы датасета появятся в открытом доступе».

Медицинские данные, которые собираются на платформе искусственного интеллекта Минздрава, предназначены для цифровизации здравоохранения. Эта база будет состоять из десятков тысяч гистологических сканов, результатов ЭКГ, МРТ и других снимков органов и тканей и будет постоянно увеличиваться. На обработанном и структурированном массиве данных будут обучаться алгоритмы искусственного интеллекта. 

Таким образом будет создана система поддержки принятия врачебных решений. По мнению ученых Сеченовского Университета, это повысит точность диагностики, будет способствовать раннему выявлению заболеваний, поможет врачам в постановке диагноза, упростит процесс обучения специалистов и продвинет качество медицинской помощи на новый уровень.

Сеченовский Университет Минздрава России продолжает трансформироваться в исследовательский медицинский университет мирового уровня, он является участником программы стратегического академического лидерства «Приоритет 2030». Его стратегические векторы развития — биодизайн, трансляционные исследования в медицине и фармацевтике, сеть развития лучших практик в медицинской науке и образовании. Сегодня специалисты Первого МГМУ с помощью искусственного интеллекта и инструментов обработки создают «цифровые двойники» – модели разного уровня (молекулярного, клеточного, тканевого, физиологического), которые помогают решать клинические задачи.