Обновлено: 19.02.2024
 1793 просмотров

Как искусственный интеллект меняет радиологию

Одна из наиболее перспективных сфер применения искусственного интеллекта в медицине — это анализ цифровых медицинских изображений. Разработчики из многих стран совместно с врачами обучают нейросеть находить на снимках признаки различных патологий. 


В России существует порядка 10 компаний, разрабатывающих подобные технологии. Лишь немногие сервисы доходят до этапа внедрения в клиническую практику, однако такие примеры есть. Как раз о таком сервисе, искусственном интеллекте Цельс, и первых итогах его использования пойдёт речь в этой статье.


О сервисе

Цельс – это искусственный интеллект для выявления патологий путём анализа цифровых медицинских изображений, детектирования объектов и интерпретации результата согласно международным стандартам. Система уже работает по двум направлениям диагностики: маммография и флюорография. Тестируется решение для анализа КТ-исследований лёгких, система уже умеет выявлять на них признаки коронавируса типа SARS-COV-2. Ведётся научная работа по направлению патоморфологии.


Пилотные проекты по использованию Цельса запущены в 13 регионах РФ. Кроме того, сервис участвует в масштабном Эксперименте Департамента города Москвы по применению искусственного интеллекта в работе отделений лучевой диагностики.


Главные задачи, которые ставят перед своим сервисом разработчики — это сокращение времени на исследования и постановку диагноза, автоматизация рутинной части работы рентгенолога и минимизация влияния человеческого фактора при чтении снимков. 


Как работает Цельс и справляется ли он с поставленными задачами — рассказывает Новиков Илья, врач-рентгенолог Тамбовского областного онкологического клинического диспансера. Более года Илья использует решение Цельс для маммографии в своей работе в рамках пилотного проекта.


Как Цельс помогает врачам

Загружать снимки в систему можно по одному или целым пакетом. Во втором случае система ранжирует список исследований по приоритетности: рентгенолог в первую очередь просматривает те снимки, на которых с большой вероятностью присутствуют признаки патологии. Пакет из четырёх проекций — RCC, LCC, RMLO, LMLO — обрабатывается менее 60 секунд




— Эта функция [ранжирования] может быть очень полезной, например, на выездах — когда мы работаем в условиях резко ограниченного времени и нужно выделить людей с патологией, которым потребуется дополнительная диагностика в условиях диспансера. Загвоздка только в том, что для обработки снимков сервис требует подключения к интернету, что не всегда реализуемо на выездах.


Здесь и далее — комментарии врача-рентгенолога Новикова И. С.



Когда врач открывает конкретное исследование, он видит результаты анализа снимков. Система детектирует на них злокачественные и доброкачественные новообразования, кальцинаты, лимфоузлы, фиброзно-кистозную мастопатию, плотность ткани молочной железы по ACR. Интерпретация этих результатов производится по шкале BI-RADS.



— Я бы не сказал, что система сильно сокращает время на обработку снимков, так как даже при пакетной обработке результат не выдаётся моментально. Но зато она экономит время на само исследование снимка рентгенологом, уменьшает нагрузку на глаза, на зрительный анализатор. Это действительно намного удобнее — когда маркером сразу выделены какие-либо патологии (особенно те, которые имеют низкую плотность и низкую контрастность). 


Плюс есть полезная функция  в сервисе — изменение контрастности и масштаба изображения, с помощью неё можно сэкономить на всякого рода просмотрщиках. То есть мы получаем готовую рабочую станцию на базе обычной «машины». Не нужны какие-то специализированные мониторы, и опять же, можно подстроить под свои глаза и под возможности печати. Делать распечатки с размеченными зонами интереса, к слову, иногда тоже полезно — это может впоследствии помочь маммологу или онкологу.



Завершающий этап — подготовка текста заключения. Цельс автоматически формирует описание снимков по каждой проекции, а врач при необходимости вносит в него свои комментарии.


— На заключение уходит много времени, в этом меня рентгенологи поймут. Гораздо удобнее готовое «цельсовское» заключение подредактировать в нескольких местах и уже получить готовый протокол, буквально кликнув пару кнопок. Вот это действительно экономит время.



Итоги


Говорить о том, будет ли Цельс массово применяться в российских медицинских учреждениях, пока рано: об этом лучше судить по окончательным результатам пилотных проектов в регионах и московского Эксперимента. Разработчики продолжают дорабатывать сервис на основе обратной связи от врачей.


— В целом, сервис полезен. Есть некоторые шероховатости, все замечания нами были отмечены. Многие из них разработчики уже учли, доработали. Например, сам интерфейс Цельса стал куда удобнее.


Помимо уменьшения нагрузки на врача, конечно, есть и другие аспекты. О снижении рисков пропуска патологии и говорить нечего — уже масса примеров, когда врач-рентгенолог пропускал патологию, а Цельс её находил. Потом делали дополнительное исследование у конкретного пациента, и подтверждалось наличие новообразования. Ну и с ролью Цельса как «второго мнения» тоже всё понятно: чем больше мнений по поводу одного снимка, тем лучше.



Но если всё так хорошо, почему лишь немногие сервисы, предназначенные для лучевой диагностики, доходят до этапа внедрения в реальную клиническую практику? Мы решили спросить об этом у самих разработчиков Цельса.


— Недоверие медицинского сообщества в отношении использования таких сервисов во многом оправдано. Это связано, как минимум, с тем, что в разных медицинских учреждениях установлено разное рентгенографическое оборудование. И если система не была обучена на снимках такого типа, её показатели точности могут существенно снижаться на практике и не соответствовать заявленным.


Мы эту проблему решаем с помощью универсального препроцессинга,  то есть специальной обработки данных перед их подачей в нейронную сеть. Эта процедура включает в себя автоматические изменения контрастности и яркости, всевозможные статистические нормализации и удаления лишних частей изображения (артефактов). 


Ещё одна проблема: сервисы зачастую разрабатываются в отрыве от работы врачей. Если при разработке не учитывать специфику их работы, то продукт будет неприменим в реальной практике. Поэтому мы считаем пилотные проекты важным этапом в развитии нашего продукта — только обратная связь от врачей поможет сделать его по-настоящему полезным.


Никита Николаев, операционный директор Цельс





Разработчикам искусственного интеллекта ещё есть над чем работать. Но уже сейчас они создают сервисы, способные не только помочь врачам в их рутинной работе, но и сохранить самое ценное — жизнь и здоровье пациентов. Для этого разработчики должны быть ответственными за качество своего продукта, а медицинское сообщество — открытым к инновациям и готовым внедрять их в свою работу.





Видео

Как питаться во время химиотерапии
Диета при онкологии - д-р Захарова П.А.
Химиоэмболизация опухоли

Другие статьи

08.04.2021 15:42:42

Лечение рака грибами

Грибы давно применяются не только в качестве продукта для приготовления пищи, но и в народной медици...

22.02.2023 10:45:45

Иммунотерапия при лечении немелкоклеточного рака легкого

Ключевые факторы успеха иммунотерапии при лечении немелкоклеточного рака легкого.

12.06.2019 10:20:36

Бережное отношение в семье – облегчение жизни больному

Как облегчить больному состояние с помощью бережного отношения

22.02.2022 10:56:49

Можно ли работать после рака?

Реально ли продолжать работать с диагнозом рак? Можно ли потерять работу из-за частых больничных...

31.08.2020 16:38:48

Рак молочной груди у Кайли Миноуг

Во время музыкального тура Кайли Миноуг узнала о том, что у нее рак молочной железы. Певице диагност...

20.11.2019 15:11:57

Лекарства при химиотерапии рака легких

Химические препараты при раке легких вводятся с помощью капельниц. Необходимую дозу препаратов и гра...





Top
На данном сайте используются cookie-файлы и аналогичные технологии.